Sistema Financeiro e Desenvolvimento Regional: Um Estudo...

Sistema Financeiro e Desenvolvimento

Regional: Um Estudo sobre o

Financiamento Bancário da Atividade

Industrial no Brasil

João Prates RomeroEconomista formado na Universidade Federal de Minas Gerais,

Mestrando em Economia no CEDEPLAR/UFMG, Brasil

Jorge Luís Teixeira ÁvilaEconomista formado na Universidade Federal de Minas Gerais,

Mestrando em Economia no CEDEPLAR/UFMG, Brasil

Resumo

O objetivo deste trabalho é analisar a interação entre as esferas financeira e produtiva.Foram discutidas as características do Sistema Financeiro Brasileiro e examinada aevolução do financiamento bancário da atividade industrial por região. Buscou-se aindaressaltar a importância da atuação dos bancos para o desenvolvimento. Foi desenvolvidauma análise multivariada que indicou a existência de correlação espacial entre variáveisfinanceiras e emprego industrial, e foi também estimado um modelo para dados em painelpara os estados brasileiros, o qual demonstrou a existência de impactos distintos dasvariáveis financeiras sobre o nível de emprego nos setores industriais analisados.

Palavras-chave: Sistema Financeiro, Crédito, Atividade Industrial, DesenvolvimentoRegional

Classificação JEL: G21, L16, R11

Abstract This paper aims in analyzing the interaction between the productive andfinancial economic spheres. It discusses the characteristics of the Brazilian FinancialSystem and examines the evolution of bank financing of the industrial activity by Brazilianregion, stressing the importance of banking to development. A principal componentanalysis confirms the existence of spatial correlation between financial and industrialvariables, and a panel data test for the Brazilian states demonstrated the existence ofdifferent regional impacts of financial variables over the level of industrial employment bydifferent sectors.

Revista EconomiA Janeiro/Abril 2010

João Prates Romero e Jorge Luís Teixeira Ávila

1. Introdução

Estudos recentes como Dow e Rodrígues-Fuentes (1997) e Crocco et alii(2005) demonstram que a não neutralidade da moeda apresenta-se não só emnível nacional como regional, o que significa que variáveis monetárias podeminfluenciar diretamente no desenvolvimento regional. Embora o aspecto financeirodo desenvolvimento regional seja abordado em diversos trabalhos, a grande maioriados estudos de economia regional tem tido como ponto de partida o pressuposto daneutralidade da moeda, considerado os sistemas e fluxos financeiros regionais comomeros reflexos das disparidades dos níveis de desenvolvimento inter-regionais. Nessesentido, os estudos citados representam um avanço no entendimento da dinâmicaregional, ao aprofundarem a interpretação das relações entre o sistema financeiro ea atividade produtiva.

Partindo dessa perspectiva, ao se considerar a moeda como neutra, naverdade assume-se que somente variáveis reais têm efeitos sobre os níveis deemprego, produto e renda. É evidente, contudo, que disparidades regionais dedesenvolvimento têm fontes diversas. Se, porém, a moeda é não neutra no sistemaeconômico, então variáveis monetárias podem colaborar para a manutenção,ampliação, ou redução do hiato de desenvolvimento entre regiões.

Dessa forma, seria possível destacar pelo menos três aspectos distintos atravésdos quais o sistema financeiro pode influenciar o desenvolvimento:

(i) na propulsão do investimento e acumulação de capital;(ii) no financiamento da atividade inovativa;(iii) e na redução da concentração de recursos e quebra da dinâmica

centro-periferia.Segundo Furtado (1983) a acumulação de capital é central no processo dedesenvolvimento, dado que inovações tecnológicas pressupõem investimentos emprofissionais especializados, laboratórios de P&D bem equipados, entre outroscustos. Estudar como vem se dando o financiamento da acumulação de capitalnas diferentes regiões brasileiras mostra-se assim crucial.

A forma como o sistema financeiro impacta no desenvolvimento, porém, é algoainda amplamente discutido. Levine (1997) e Stiglitz (1989) argumentam quesistemas financeiros bem organizados, especialmente aqueles focados no mercadode ações, proporcionam ganhos de eficiência alocativa através do aumento dainformação dos agentes, reduzindo os custos de transação e, assim, motivando maiorfinanciamento do investimento e crescimento. Zysman (1983), contudo, observaque diferentes arranjos de sistema financeiro podem igualmente levar a resultadospositivos, ainda que em moldes diferentes, dados o nível de desenvolvimento eas particularidades de cada país ou região. Levando isso em conta, o estudo domodo de atuação das instituições financeiras dentro do arranjo atual do Sistema

⋆ Recebido em março de 2010, aprovado em abril de 2010. Artigo vencedor do Prêmio CNI de Economia2009, Categoria: Tema Especial – Intermediação Financeira e Crescimento Industrial.E-mail addresses: [email protected], [email protected]

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Sistema Financeiro e Desenvolvimento Regional: Um Estudo sobre o Financiamento Bancário

Financeiro Brasileiro (SFB) pode ajudar a aprimorar o sistema financeiro nacionale impulsionar o desenvolvimento.

O objetivo deste trabalho é exatamente discutir as características do SFBe examinar como vem evoluindo, especialmente no período mais recente, ofinanciamento bancário da atividade industrial nas regiões brasileiras.

Busca-se com isso ressaltar a importância da atuação dos bancos e daconfiguração do sistema financeiro para o desenvolvimento. Para estudar essarelação, primeiramente foi desenvolvida uma análise multivariada para os estadosbrasileiros, com o intuito de analisar a relação entre diversas variáveis financeiras eo emprego industrial dividido entre alguns setores chave. Em seguido foi estimadoum modelo para dados em painel para os estados brasileiros (para os anos de 1995a 2006), testando os impactos das variáveis financeiras sobre o nível de emprego decada um dos setores industriais analisados.

O trabalho se encontra dividido em seis seções incluindo esta Introdução. NaSeção 2 são apresentados brevemente os fundamentos teóricos que norteiam oartigo. Na Seção 3 é traçado o quadro histórico do SFB e do financiamentoprodutivo no Brasil, ao passo que na Seção 4 é discutida a evolução da atividadeindustrial no país. Na Seção 5 são descritos os testes empíricos realizados eanalisados os resultados obtidos. Na última seção são feitas as Considerações Finais.

2. Sistema Financeiro e Desenvolvimento Regional

“Uma teoria do desenvolvimento deve ter por base uma explicação do processo deacumulação de capital. A teoria das inovações é de enorme importância, mas conduza equívoco pretender formulá-la independente da teoria da acumulação de capital”(Furtado 1983, p. 47).

Numa economia em desenvolvimento como o Brasil, é de suma importânciaentender o processo através do qual é promovida a acumulação de capital. Aescassez de recursos torna imperativa a ótima utilização dos mesmos, focando-osnos setores considerados mais fundamentais ou promissores. Contudo, além deidentificar tais setores chave, é também de fundamental importância entender osmecanismos de financiamento do investimento, de forma a incentivá-los. Nessesentido, os bancos e o arranjo do sistema financeiro têm um papel fundamental noprocesso de crescimento. Além disso, num país de dimensões continentais como oBrasil, é também imprescindível que os estudos econômicos levem em consideraçãoa configuração regional do país, que é marcada por ampla disparidade tanto no quediz respeito à renda como à estrutura produtiva e financeira.

A literatura sobre economia regional, contudo, dá escasso destaque à moeda,sendo os fluxos monetários considerados como resultado das diferenças dedesenvolvimento entre regiões, e não como sua causa. Originalmente pensava-se emreproduzir em âmbito regional modelos macroeconômicos nacionais. Tal enfoque,encontrado principalmente em trabalhos mais tradicionais, permite, quando muito,

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avaliar a influência da moeda no curto prazo. Segundo Richardson (1973) eRodrígues-Fuentes (1998), tal abordagem seria explicada por três fatores principais:

(i) o fato da corrente principal em economia considerar a moeda como neutra nolongo prazo, não explicando impactos na economia real em nível regional;

(ii) a ausência de instrumentos de política monetária intra-regionais;(iii) e o fato das economias regionais serem extremamente abertas. A combinação

desses fatores levou a certo descaso com relação à moeda, e logicamentetambém com o processo através do qual ela é colocada em circulação pelosbancos – o crédito –, em âmbito regional.

Ao tomar a moeda como neutra, mesmo que somente no longo prazo, a correnteprincipal em economia assume que a renda e o emprego são determinados apenaspor variáveis reais. A moeda somente facilitaria as trocas e o ajuste de preços. Osbancos, por exercerem apenas funções de intermediação financeiras, facilitando ocontato entre poupadores e investidores, seriam também considerados neutros. Paraos novo-keynesianos, por outro lado, o sistema bancário afetaria as variáveis reaisem âmbito regional devido a falhas de mercado, fruto de informação imperfeitaou assimétrica, ou por custos de transação. Para pós-keynesianos, porém, tanto amoeda como bancos são não neutros, o que os torna parte integrante do processoeconômico.

A literatura pós-keynesiana aborda tanto a oferta quanto a demanda de crédito,considerando-as interdependentes e ambas afetadas pela preferência pela liquidez.Com relação aos bancos, a preferência pela liquidez elevada, fruto da incertezaeconômica, afeta negativamente sua disposição em ofertar crédito. Pelo lado dademanda influencia na determinação do portfólio do público, de forma que quantomaior ela for, maior a demanda por ativos mais líquidos, e menor a demanda porcrédito. Além disso, ao motivar decisões de portfólio com prazos de vencimento maiscurtos, elevada preferência pela liquides do público acaba reforçando as restriçõesde crédito, visto que os bancos buscarão ajustar seu passivo e ativo, reduzindo oprazo do crédito concedido.

Utilizando-se de tal referencial, Dow (1982, 1987) desenvolveu modelos nos quaiso sistema financeiro, juntamente com o lado real da economia, pode gerar padrõesde desenvolvimento regional desiguais. Ainda que com igual base monetária,algumas economias possuiriam multiplicadores monetários mais elevados quantomais otimistas fossem as expectativas dos agentes sobre os preços dos ativosna determinada região. Dessa forma, mais líquidos seriam os mercados locaisdesses ativos, resultando em maior grau de desenvolvimento financeiro e melhoresresultados comerciais.

Devido ao alto risco de default dos empresários na periferia; à mudança daeficiência marginal do investimento (que é afetada pelas maiores taxas de juros emenor montante de credito disponibilizado); e à maior incerteza quanto à obtençãode renda pelo público, a preferência pela liquidez da região periférica seria maiselevada. Em contrapartida, por apresentar menor incerteza econômica e menorvolatilidade, a região central mostraria características inversas, quais sejam: baixapreferência pela liquidez, maior dinamismo econômico, com ativos mais líquidos e



mais elevado multiplicador bancário.Por outro lado, aproveitando-se da teoria da causação circular cumulativa de

Myrdal (1957), Dow (1987) argumenta que um dos setores da economia centralque usufrui de ganhos de escala e de aglomeração seria o setor financeiro.Segundo a autora os ganhos de escala geram concentração espacial dos escritóriosfinanceiros nos centros, dificultando a concessão de crédito na periferia e reduzindoo investimento nessa região em detrimento do centro. Ocorre, assim, uma separaçãodo local do investimento e captação, do local de controle e decisão. Numa regiãoatrasada, uma vez que tanto a oferta quanto a demanda por crédito são baixasdevido ao menor desenvolvimento, a escassez de crédito reforça o atraso, criandoum ciclo vicioso de causação cumulativa.

Por todos esses fatores, é possível que certas configurações de sistema financeirocolaborem para a ampliação das disparidades entre centro e periferia, ao invésde mitigá-las. Bancos nacionais emprestam menos para a periferia, dada suaestrutura econômica e o baixo controle sobre suas filiais. Bancos regionais oulocais, que sejam específicos da periferia, preferirão manter maior nível de reservas erestringir os empréstimos, ficando assim em desvantagem relativa, motivando assima concentração bancaria no centro (Crocco et alii 2006). Por outro lado, o menorprazo dos depósitos na periferia, fruto da maior preferência pela liquidez do público,faz com que os bancos tenham que diminuir o prazo de seus empréstimos paracompatibilizar seu ativo e passivo, disponibilizando então menos recursos de longoprazo para a região. Tal quadro dificulta a atividade inovativa, já escassa na região,dificultando ainda mais o processo de desenvolvimento da mesma. Com relação aosbancos multinacionais em atuação no país, esses muitas vezes mantêm pouca ounenhuma atividade nas regiões mais atrasadas. Reforça-se, assim, o processo deconcentração bancária no centro.

Tal referencial teórico indica que regiões com elevada preferência pela liquideze baixo acesso bancário poderão sofrer restrições de crédito por parte do sistemabancário, o que dificultaria seu desenvolvimento, gerando assim um ciclo vicioso.

O dinamismo econômico, por aumentar as possibilidades de ganhos paraprodutores e bancos, diminui o risco de perdas e, assim, influencia diretamente onível de preferência pela liquidez, motivando elevação na disponibilidade de crédito.Regiões com maior dinamismo apresentam baixa preferência pela liquidez, melhoresexpectativas para investimento e menores riscos inerentes. Tais fatores fazem comque os bancos possuam menor preferência pela liquidez, o que significa mais créditoa menores taxas e, ainda, maior propensão a empréstimos de longo prazo.

Em uma região periférica, onde a economia é volátil e pouco dinâmica, o aumentoda concessão de crédito pode ter impactos profundos sobre seu desempenhoeconômico. A elevação do investimento fruto do crédito proporciona o aumento daprodução, fazendo crescer a economia da região, aumentando o emprego e gerandorenda. A maior oferta de moeda e o maior otimismo com as condições econômicasaos poucos faz diminuir a preferência pela liquidez do público, elevando-se a opçãopor ativos menos líquidos e reduzindo a retenção de moeda. Com isso é beneficiadoo financiamento da atividade inovativa.



A elevação da demanda agregada, por outro lado, aumenta o otimismo dosprodutores quanto à realização dos lucros e incentiva nova rodada de investimento,aumento da produção, emprego e renda. Gradativamente, portanto, cai a incertezana região, eleva-se o dinamismo, e reduz-se a preferência pela liquidez, criado assimum ciclo virtuoso de causação circular cumulativa (Myrdal 1957). É acelerado entãoo processo de crescimento.

Por outro lado, além dos impactos regionais do sistema financeiro, Zysman (1983)argumenta ser possível diferenciar três tipos de sistemas financeiros nacionais: umcaracterizado pela predominância do mercado de capitais; outro pela predominânciade crédito com preços administrados; e um último pelo crédito com limitado númerode instituições financeiras (grandes bancos). Segundo o autor, cada uma dessasestruturas ocasiona diferentes consequências na economia, influenciando a base depolíticas a serem adotadas pelos governos.

O primeiro modelo seria fortemente conectado a países com desenvolvimentoeconômico precoce, como Estados Unidos e Inglaterra. Isso ocorre pois esses paísesobservaram um desenvolvimento lento e gradual de seu mercado de capitais,acompanhando o desenvolvimento da sua estrutura industrial e produtiva, o queos permitiu basear sua estrutura de financiamento nesse mercado. Por outro lado,os outros dois sistemas seriam mais adequados para países com desenvolvimentotardio. Tendo baixa acumulação de capital, menores escala produtiva e incentivode mercado, os países subdesenvolvidos, por possuírem mercado de capitais poucodesenvolvido, acabam necessitando mais do mercado de crédito. O governo, nessecaso, deve atuar como coordenador, motivador e orientador do crédito, de forma abuscar a consolidação da estrutura industrial do país. Os principais países que seenquadram nessa tipificação são Japão, França e Alemanha.

Dessa forma, tendo em vista as características principais dos tipos de sistemafinanceiro nacional, e a influencia decisiva que podem ter sobre as disparidadesregionais, buscar-se-á nas cessões seguintes transpor tal análise para o casobrasileiro, analisando as relações entre o sistema financeiro e a atividade industrialregionalmente, e a enfocando ainda a forma como vem evoluindo o financiamentoprivado dessas atividades no Brasil.

3. O Sistema Financeiro Brasileiro e o Financiamento da Atividade

Industrial no Brasil

Ainda que o objetivo desse trabalho seja analisar a evolução recente dofinanciamento da atividade industrial provida pelo setor bancário brasileiro (tantopúblico como privado), é de crucial importância entender como se deu a formaçãodo SFB atual, e ainda como evoluiu o financiamento industrial no país.

A análise aqui desenvolvida inicia-se entre 1964 e 1967, quando são introduzidasas reformas que constituem a primeira grande transformação do SFB na buscade facilitar o financiamento da atividade produtiva. Inspiradas no modelonorte-americano, as reformas tinham intenção de criar um mercado de capitais



que financiasse o investimento. O foco central foi estabelecer um sistema combase em instituições especializadas em áreas de atuação definidas e criar umadivisão clara das atividades exercidas pelos bancos comerciais, de investimento edesenvolvimento, financeiras, e as instituições do Sistema Financeiro de Habitação– SFH (Puga 1999).

O que se buscava era o aumento do nível de financiamento produtivo privado,que se encontrava em patamares muito baixos. A avaliação do governo era quetal quadro se devia à ineficiente geração e alocação da poupança, por sua vezinfluenciada pelos altos índices de inflação e taxa de juros nominais limitadas(a 12%) pela Lei da Usura. O resultado final era uma situação na qual ativosde longo prazo apresentavam taxas de retorno muito baixas ou negativas, oque desencorajava a formação de poupança. Com as reformas, bancos comerciaisseriam responsáveis exclusivamente pela realização de créditos de curto prazo ecaptação de depósitos a vista. Aos bancos de desenvolvimento e investimentocaberia o financiamento de longo prazo, com captação de depósitos a prazo erecursos no exterior. As financeiras seriam responsáveis pelos empréstimos pessoaise crédito ao consumidor, com captação por letras de câmbio, e o SFH cuidaria dofinanciamento habitacional, com captação de recursos por depósitos de poupançae letras imobiliárias. Por outro lado, diversos impedimentos legais foram criadosao longo da década de 1960 visando limitar a atuação de bancos internacionais noBrasil. Mesmo assim, o que se verificou a partir da segunda metade dos anos 1960e durante a década de 1970 no Brasil foi um movimento inverso (Puga 1999).

Com essas reformas verificou-se de fato uma segmentação, pelo menos numprimeiro momento. No entanto, essa segmentação mostrou-se já desde iníciomenor do que o previamente estabelecido, uma vez que um mesmo conglomeradocontrolava diferentes tipos de instituições financeiras, que operavam juntas mastinham planos contábeis separados. O principal objetivo das reformas, que eramotivar o crédito privado de longo prazo, porém, não foi logrado. Os resultadosobtidos foram inexpressivos, e as instituições responsáveis – bancos de investimentoe mercado de capitais – não foram capazes de cumprir seus papeis.

Com isso, já na década de 1980 foi então permitida a criação de bancos múltiplos,com a unificação de diferentes instituições financeiras em um mesmo plano contábil.Estes bancos poderiam operar em entre duas e quatro das áreas de atuaçãodas instituições financeiras existentes, o que configurou um movimento inverso àsegmentação realizada nas reformas da década de 1960.

O que se verificou ao fim do processo de reformas, portanto, foi uma maiorconcentração na estrutura no SFB, se comparada ao período anterior. Algunsresultados até mesmo contrariaram as propostas iniciais, como a adoção da correçãomonetária em ativos tanto de curto como de longo prazo, o que eliminou asvantagens dos investimentos de longo prazo. Foi também verificado que bancos deinvestimento, previamente determinados a lidar exclusivamente com financiamentode longo prazo, na prática acabaram por ser autorizados a atuar também emmercados de curto prazo.

Os incentivos ao mercado de capitais, por sua vez, não foram capazes de torná-lo



uma fonte importante de financiamento de longo prazo. Sua atuação foi restritaprincipalmente a um mercado especulativo, na negociação de títulos no mercadosecundário. Houve ainda uma segunda tentativa de estímulo ao mercado de capitaisem 1976, porém igualmente frustrada.

Dessa forma, é possível verificar um fracasso na maioria das intenções iniciais dasreformas, de modo que o financiamento brasileiro de longo-prazo nos anos 1960 e1970 permaneceu concentrado no setor público, principalmente vinculado a recursosdo BNDES e bancos de desenvolvimento (como BDMG, BDRGS, entre outros), eno capital externo.

Contudo, apesar da não realização da maioria dos objetivos das reformas dadécada de 1960, o modelo vigente foi suficiente para garantir um momento de altocrescimento econômico, conhecido como Milagre Brasileiro. Nos anos 1980, porém,várias mudanças ocorreram no cenário econômico nacional e internacional. Choquesconsecutivos de oferta, de demanda e de juros resultaram numa grande diminuiçãoda liquidez internacional, o que acabou levando a uma aceleração da inflação noBrasil, combinada a um aumento da dívida externa e à deterioração das contasfiscais do governo brasileiro. Diante desse cenário, foram fortemente restringidasambas as fontes de recursos até então utilizadas para o financiamento doinvestimento de longo prazo: o setor público e o capital externo. Simultaneamente,devido à maior incerteza econômica gerada pelo quadro de crise, verificou-setambém a própria diminuição da demanda por financiamento. Esses fatorescaracterizam o período de baixo crescimento e alta inflação que marcou os anos1980, a chamada estaginflação, que acabou por fazer a década de 1980 ser conhecidacomo a “década perdida”.

Devido à perda das funções da moeda gerada pelo período de alta inflação – estanão é mais capaz de manter-se como unidade de medida e tampouco como meio depagamento, devido à constante desvalorização – diversos países em desenvolvimentotiveram seus sistemas financeiros profundamente atingidos. Um dos problemasgerados por esse quadro é que, perdendo a moeda sua função de meio de pagamento,os agentes acabam preferindo resgatar suas reservas em moeda nacional paraacumular alguma outra moeda de valor mais estável, geralmente o dólar. Assim,como normalmente só são permitidos depósitos bancários em moeda nacional, osbancos acabam por perder recursos, sendo então profundamente prejudicados (Puga1999).

As instituições financeiras brasileiras, porém, não sofreram tanto com o quadroinflacionário e foram capazes de continuar obtendo lucros. No caso brasileiro, aindexação, por meio da ORTN, permitiu à moeda doméstica, apesar de não maisvaler como unidade de medida, continuar servindo normalmente como meio depagamento. Com isso, ao contrário de outros países que enfrentaram situaçãoparecida, os recursos dos brasileiros foram mantidos nos bancos, que não perderamos depósitos a vista, seu principal item do seu passivo. Segundo Carvalho (2005,p. 333), “esse arranjo não apenas permitiu a sobrevivência do sistema bancáriodoméstico sob alta inflação como acabou mesmo por abrir-lhe novas oportunidadesde lucro”.



O que se verificou, portanto, foi um ganho de agilidade na realização depagamentos e movimentação de recursos devido à aceleração da inflação, queincentivava elevada velocidade na circulação da moeda, já que dinheiro paradoperdia seu valor. Assim, quanto maior o movimento de recursos, menor a perdagerada pela inflação. Os bancos lucravam com a aplicação de depósitos nãoindexados em ativos indexados, o chamado floating. No entanto, para manteresse modelo, foi preciso que esses bancos aumentassem sua velocidade de atuação,motivando maior informatização do sistema, ao mesmo tempo que, visando alcançarmaior base de depósitos, foi fortemente aumentada a malha de agências. Essequadro acabou fazendo com que o SFB se tornasse em grande medida uma herançado período de alta inflação.

Outra importante fonte de lucros das instituições financeiras brasileiras era ofinanciamento do setor público. A política monetária vigente era focada na emissãode títulos públicos de curta maturação e altas taxas de juros. Além disso, o BancoCentral garantia ainda a recompra de títulos do governo em caso de déficit dereserva, isentando o investimento em títulos públicos de qualquer risco. Desse modoos bancos se beneficiavam com aplicações de curto prazo, risco praticamente nuloe alto retorno.

Dessa forma, apesar do quadro de stagflação, o SFB firmou-se como sólidoe competitivo, o que seria confirmado durante a década de 1990. No entanto,apesar de apresentar alta eficiência no que diz respeito à agilidade dos sistemas depagamentos, o SFB continuou ineficiente na alocação de recursos para investimentose no incentivo à atividade produtiva, sendo frustradas as constantes tentativas dereverter esse quadro. Esse fenômeno caracteriza o que Carvalho (2005) chama de“Paradoxo Brasileiro”.

3.1. O Sistema Financeiro Brasileiro no período recente

A década de 1990 se inicia marcada por um momento favorável no contextomacroeconômico internacional. Nacionalmente, o Plano Real de 1994 finalmentepromoveu uma estabilização monetária de sucesso, o que causou uma retomada nocrescimento econômico num momento imediatamente posterior.

No entanto, o SFB encontrava-se ainda fortemente atrelado à atividadeinflacionária e às operações de floating. Com a perda das receitas provenientesdas transferências inflacionárias, o ganho dos bancos com o floating caiu de 4,2%do PIB em 1993, o que equivalia a 35% da produção do setor financeiro, a zeroem 1995 (IBGE (1997); apud Carvalho (2005)). Nos primeiros meses, no entanto, oaumento das operações de crédito impulsionadas pela estabilização compensou emparte essa perda. A maior oferta de crédito se justificou pela crença de que a baixainflação permitiria ao setor público equilibrar seu orçamento, demandando menorfinanciamento e provocando um estreitamento do mercado da dívida pública, doqual os bancos eram dependentes. A Crise Mexicana de 1995, contudo, viria a frearesse processo.



A rápida expansão do crédito após o Plano Real, porém, foi acompanhada poruma elevação dos índices de inadimplência, supostamente devido à inexperiênciados bancos nesse tipo de atividade e à falta de recursos técnicos adequados paraavaliação de riscos. Com esse quadro agravado pelos reflexos da Crise Mexicana,o resultado observado foi a incapacidade de alguns agentes do SFB em operarlucrativamente em um cenário de baixa inflação.

Por outro lado, além do problema de adaptação ao novo contexto, muitosbancos já se encontravam em situação crítica no momento da estabilização. Osbancos estaduais, principalmente, por terem atuado como grandes financiadoresdos governos estaduais durante um longo período, mostravam-se extremamenteproblemáticos. A razão disso é que, como esses bancos financiavam o própriogoverno, não havia quase nenhuma restrição ao volume de financiamento permitido,o que configurava uma armadilha. O comum abuso nos endividamentos acabavatornando os fluxos de caixa dos estados insuficientes para atender aos serviços dadívida. Com a eventual inadimplência do estado, o banco enfrentava problemasde liquidez. Diante dessa situação, era comum que houvesse pressão política porparte dos governadores para que o Banco Central socorresse as instituições emquestão, havendo por consequência emissão de moeda, o que dificultava a conduçãoda política monetária e o alcance do objetivo de estabilização da economia (Corrêa2006).

Foram implementadas então reformas que visavam fortalecer e reestruturaro SFB, que eliminando os agentes menos capacitados e ineficientes. Tendo emvista tais objetivos, em 1995 foram criados o PROER – Programa de Estímuloà Reestruturação do Sistema Financeiro Nacional – e o PROES – Programa deIncentivo à Redução do Setor Público Estadual na Atividade Bancária – paraassistir e financiar os processos de fusões e aquisições, bem como a reorganizaçãodas instituições financeiras envolvidas. O foco principal era promover a aquisiçãode bancos ameaçados de quebra por bancos que se mostraram mais sólidos.Por meio deste programa foi realizado um aumento da concentração financeiranacional, simultaneamente acompanhado por uma expressiva queda do número deinstituições financeiras públicas, que estavam entre as maiores financiadoras daatividade produtiva. Com relação à concentração do sistema financeiro, pode-seconsiderar como ponto central do processo o trade off entre estabilidade ecompetitividade. No Brasil, conforme demonstraram o PROER e o PROES,optou-se claramente pela estabilidade do sistema (Almeida e Jayme Jr. 2008).

Tais incentivos possibilitaram a reestruturação do SFB sem que os problemasrelacionados ao desaparecimento de três das dez maiores instituições financeirasbrasileiras ameaçassem o sistema financeiro como um todo. Adicionalmente,visando a maior solidez dos bancos em atuação no Brasil, foram tambémestabelecidas resoluções que estabeleceram um limite mais alto de capital paraa constituição de novos bancos, restringindo a formação de novas instituições ecriando incentivos para as fusões e aquisições (F&As). Esse processo gerou aindao aumento da concentração das agências bancárias e sedes de bancos. Com relaçãoàs sedes dos bancos, em 2004 a região Sudeste manteve 78,7% das sedes, e a região



Sul 9,3%, que somadas representam 88% das sedes de bancos no país (Almeida eJayme Jr. 2008).

Conforme se pode observar no Gráfico 1, o número de agências localizadas naregião sudeste representa mais que o dobro do número de agências existentes noresto do país, sendo que as cifras apresentam baixa variação través do tempo,havendo melhora apenas nas regiões sudeste e sul, ainda que em menor magnitude.

Fonte: Elaboração própria a partir de dados do LEMTe.

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Norte S ul C entro-Oes te Nordes te S udes te

Gráfico 1 – Número de agencias por região (1989-2004)

Ao se observar a relação com o total de agências do país, percebe-se que opercentual das agências presentes nas regiões sul e sudeste juntas aumentou de70,82% do total em 1989, para 75,05% do total nacional em 2004. Isso demonstracomo vem se agravando a concentração bancária no Brasil.

Além disso, a partir de 1995 ampliou-se a abertura do SFB para a entradade instituições financeiras estrangeiras. O argumento a favor dessa medida foramos efeitos benéficos da competição externa, que estimularia aumento da eficiênciados bancos e aumentaria e baratearia as operações de crédito, reforçando ainda aestabilidade do SFB. No entanto, os resultados da entrada de bancos multinacionaismostraram-se ambíguos. Verificou-se, de fato, que houve um fortalecimento doSFB, ainda que outros resultados favoráveis sejam discutíveis. O sistema bancárionacional se mostrou apto à nova competição estrangeira no mercado, enquantoestes últimos, por sua vez, adaptaram-se à conjuntura macroeconômica doméstica,mantendo as práticas vigentes, em vez de agir como incentivo a um aumento docrédito, como se acreditava (Corrêa 2006). O crédito de longo prazo, por seu turno,continuava amplamente baseado no financiamento público e do setor externo.

A inadimplência, contudo, manteve-se concentrada nos bancos públicos, queatuam em áreas de mercado mais arriscadas, não cobertas pelos bancosmultinacionais (Corrêa 2006). Como argumentam Mathieson e Roldos (2001), asinstituições estrangeiras exercem o chamado cherry picking, ou seja, atraem os



melhores clientes. Dessa forma é garantida maior estabilidade para esses bancos doque para os bancos públicos, que acabam prejudicados.

Em relação ao spread bancário, foi largamente defendido que a entrada de maiorcompetição contribuiria para a sua queda. O que foi constatado, porém, foi umaumento desse spread. Sendo assim, se considerado como ganho de eficiência ocenário onde há redução das taxas cobradas pelos bancos e expansão do créditoe do prazo do mesmo, pode-se concluir que a abertura não garantiu ganhos deeficiência para o SFB.

Os resultados mais expressivos observados com o aumento da concentraçãofinanceira no Brasil são: a queda pela metade do número de bancos públicos,principalmente em função da redução do número de bancos públicos estaduais;o aumento do número de bancos internacionais, diminuindo um pouco ao final doperíodo, em função da forte competição com os bancos nacionais já consolidados; ea grande redução do número de bancos privados nacionais, principalmente devidoao aumento da requisição de capital mínimo e das F&As, havendo, porém, umarecuperação ao final do período. É interessante ressaltar também que em 2004 éobservada uma participação de 75,2% dos bancos considerados grandes nos ativostotais do segmento bancário (Almeida e Jayme Jr. 2008).

Em relação ao cenário macroeconômico, dada a fragilidade do SFB frente àscrises do México e da Rússia, e ainda visando manter a estabilidade de preçoslograda com o Plano Real, o governo F. H. Cardoso optou por manter uma políticade juros altos em busca de evitar a fuga de capitais. A dívida pública, que eraantes alimentada pela alta inflação pré-Real, passou então a resistir devido aosjuros elevados que causaram instabilidade no balanço de pagamentos. Dessa formafoi garantida aos bancos a continuidade dessa modalidade de aplicação financeiras,mais rentáveis e seguras que a oferta de crédito. Conforme argumenta Carvalho(2005, p. 336):

A armadilha que se criou, com a manutenção de uma política de juros elevados paraevitar a saída de capitais em um cenário de prematura e irresponsável liberalização dosmovimentos internacionais de capitais, prolongou até os nossos dias o desequilíbrio fiscalque alimenta a dívida pública e sustenta a rentabilidade dos bancos que nela aplicamseus recursos.

Nesse contexto, o principal meio de propulsão do crédito se apresenta na reduçãoda taxa de juros real, que modificaria a estrutura de incentivos do sistema financeirobrasileiro. A redução levaria ao barateamento do crédito e incentivaria a mudançado modo de atuação dos bancos, que buscando manter seus níveis de rentabilidadeprocurariam compensar essa queda com o aumento da oferta de crédito.

Contudo, o que se verificou até o presente momento foi a manutenção da taxade juros real histórica em torno do mínimo de 9% (Bresser-Pereira 2005). Alémdisso, mesmo no caso de uma queda nos juros reais, nada garante a reversão dopadrão concentrador de recursos atualmente demonstrado pelo sistema financeirobrasileiro. É imprescindível entender a forma como se dá a relação entre a dinâmicado sistema financeiro e o desenvolvimento regional.



3.2. Financiamento bancário na atualidade

Nessa seção serão analisados dados sobre os tipos de financiamentodisponibilizados no Brasil. 1 Entretanto, antes disso é interessante repassarrapidamente a literatura recente que vem tratando do tema do financiamento daatividade produtiva no Brasil. Dentre esses estudos destaca-se Nogueira et alii(2008), que identifica padrões de atuação bancária diferenciados no espaço. Segundoseus resultados, em regiões periféricas observa-se um padrão de atuação bancáriamais restritivo, ligado a maiores aplicações financeiras e menor crédito, com menorprazo, oposto ao observado para regiões centrais. Encontra ainda que a maiorlucratividade dos bancos é exatamente obtida em regiões periféricas, e em geralligada a atividade de crédito, especialmente de curto prazo. O resultado dessagestão do ativo bancário diferenciada no espaço seria um impulso à ampliação dasdisparidades regionais no Brasil, e não o contrário, como deveria ocorrer.

Com relação ao financiamento da atividade inovativa, Crocco et alii (2009)defendem que a atividade bancária não estaria atuando diretamente na geração depatentes (variável utilizada como proxy para inovação), estando os setores inovadore financeiro apenas ligados espacialmente devido à centralidade das regiões maisdinâmicas do Brasil, notadamente Sul e Sudeste. Os testes desenvolvidos pelosautores para a região Nordeste do Brasil demonstram a inexistência de correlaçãodireta entre as variáveis de financiamento e o nível de inovação por município,demonstrando que o sistema financeiro esta pouco engajado no financiamento deinvestimentos nesse ramo específico.

Contudo, esse estudo abarcou somente municípios da região Nordeste, que éuma região marcada por baixo desenvolvimento econômico, o que pode ter levadoà constatação de que há baixa influência do setor bancário na atividade inovativa.Numa região mais periférica, provavelmente a interação entre sistema financeiroe inovação será mais fraca, dada a gestão de ativos diferenciada espacialmenteressaltada por Nogueira et alii (2008).

Romero e Jayme Jr. (2009a), contudo, ao estimarem a influência de dadosde crédito e outras variáveis financeiras sobre a geração de patentes por estadoBrasileiro, encontraram uma relação positiva. Ainda que ressaltem que o SistemaFinanceiro Brasileiro não financia (ou financia precariamente) a atividade inovativa,os autores enfatizam dois canais através dos quais a maior disponibilidade de créditoe de atuação bancária influenciaria positivamente na geração de inovações:

(i) maior crédito ajudaria na liberação de recursos próprios para investimentoem P&D;

(ii) maior otimismo dos bancos (representada por menor preferência pela liquidezdos mesmos) impulsionariam maior otimismo dos agentes, assim motivandomaior atividade inovadora.

1 Os dados foram obtidos da base de dados do LEMTe. A explicação mais detalhada dessa base seráfeita em seção subsequente.



Essa literatura vem enfatizando a correlação entre espaço, atividade bancária eatividade produtiva, que representa a orientação principal do presente estudo.

Passando então para a análise dos dados de financiamento no Brasil, no Gráfico2 pode-se observar que a partir de 2000 vem ocorrendo grande elevação dosEmpréstimos, que representam o crédito de mais curto prazo, voltado especialmentepara consumo. O Financiamento Industrial seguiu padrão semelhante, porém numnível bem inferior aos Empréstimos. Os Financiamentos Agrícola, para Pecuáriae para Agroindústria permaneceram num patamar praticamente inalterado,enquanto o Financiamento Imobiliário apresentou forte queda entre 2000 e 2002,permanecendo num patamar constante a partir de 2002. A princípio não há umaexplicação para tal movimento, sendo necessários estudos mais aprofundados notema para analisar esse quadro.


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1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

Bilhões

Emprest FinAgric FinAgroind

FinImob FinInd FinPec

Gráfico 2 – Subdivisões do financiamento bancário no Brasil (1995-2006)

Na Tabela 1 são apresentados dados da participação percentual de estados eregiões em cada uma dessas contas. Entre os Empréstimos, é possível fazer umcorte que diferencia a atuação bancária entre três tipos:

(i) estados com baixa disponibilidade de empréstimos – entre zero e 1%;(ii) estados com disponibilidade mediana de empréstimos – entre 2 e 9%;(iii) e o estado de São Paulo, que sozinho concentra 55% dos empréstimos

concedidos nacionalmente.Verifica-se assim que no primeiro grupo estão predominantemente estadosmenos desenvolvidos, das regiões Norte, Nordeste e Centro-Oeste, enquanto osegundo grupo é composto por estados predominantemente mais desenvolvidos,especialmente da região Sul e Sudeste. Mesmo assim, tais estados não chegam perto



do montante disponibilizado em São Paulo, demonstrando um padrão de atuaçãodos bancos completamente voltado para os empréstimos nesse estado, que é o maisdesenvolvido do país. Regionalmente verifica-se um peso de 72% para o Sudeste,bem abaixo o Sul, com 12%, e então Nordeste (7%), Centro-Oeste (5%) e Norte(2%). Padrão semelhante se repete para os dados de Financiamento Imobiliário eIndustrial, devendo-se destacar que nesse último a concentração no estado de SãoPaulo é ainda maior: 70% do total nacional.

Já nos Financiamentos Agrícola, para Pecuária, e para Agroindústria, o que seobserva é um quadro menos desequilibrado. No Financiamento Agrícola, o terceirogrupo – se considerado como estados com percentagem acima de 9% – é compostode Paraná, São Paulo e Rio Grande do Sul. Todos os três estados estão entreos mais desenvolvidos do país, e são das regiões Sul e Sudeste. Já no segundogrupo observa-se maior presença do Centro-Oeste, Com Goiás, Mato Grosso eMato Grosso do Sul apresentando participação próxima a 5%. O balanço final doFinanciamento Agrícola por região é uma participação mais elevada do Sul (com39%), seguido pelo Sudeste (36%), Centro-Oeste (17%), e bem abaixo o Nordeste(6%) e o Norte (1%).

Os dados do Financiamento para Agroindústria apresentam um padrãointermediário entre os dois previamente apresentados. Nesse caso os primeiro esegundo grupos se mostram praticamente no mesmo padrão do quadro inicialmentedestacado, sendo o terceiro grupo, porém, composto por Rio Grande do Sul (20%)e São Paulo (45%). A disparidade entre esses dois estados, contudo, ainda éelevadíssima. Regionalmente o Sudeste aparece com 57% do Financiamento paraAgroindústria, vindo o Sul em seguida com 30%, Centro-Oeste (5%), Nordeste(5%), e Norte (menos de 1%).

O Financiamento para Pecuária, por fim, é o mais equilibrado. O primeiro e osegundo grupo apresentam composição semelhante à inicial, tendo o terceiro grupo,porém, estados tanto do Centro-Oeste (Goiás, 13%, e Mato Grosso, 10%), e Sudeste(Minas Gerais, 11%, e São Paulo, 13%). O resultado regional é a predominânciado Centro-Oeste (33%), seguido de Sudeste (27%) e Sul (21%), e não tão abaixoNordeste (11%), e Norte (6%).

Dado o quadro do financiamento bancário em 2006, buscou-se analisar entãocomo evoluíram essas contas por região entre 1995 e 2006.

Nos Gráficos 3 e 7 percebe-se forte elevação dos Empréstimos e do FinanciamentoIndustrial na Região Sudeste, enquanto nas demais regiões o nível dessas contas sealterou pouco. Os Gráficos 4 e 8 demonstram constante elevação do FinanciamentoAgrícola e para Pecuária em praticamente todas as regiões a partir de 2002, comdestaque apenas para a queda do Financiamento para Pecuária no Nordeste apartir do ano 2000. O Financiamento Imobiliário apresenta forte queda a partirde 1998 em todas as regiões, sendo a queda mais acentuada verificada no Sudeste.Conforme já ressaltado, as causas dessa mudança são um interessante foco paraestudos futuros.

Por fim, o Financiamento da Agroindústria foi aquele que apresentou padrãomais variado. Até 2002 o Sudeste apresenta níveis muito mais elevados dessa conta



Tabela 1Participação percentual dos estados e regiões nas contas de financiamento em 2006

Emprest FinAgric FinAgroind FinImob FinInd FinPec

Acre 0,12 0,05 0,00 0,16 0,03 0,29

Alagoas 0,40 0,22 0,28 0,44 0,22 0,47

Amazonas 0,51 0,03 0,01 0,28 0,22 0,08

Amapá 0,13 0,01 0,00 0,02 0,02 0,03

Bahia 1,93 3,12 0,47 3,08 1,39 3,59

Ceará 1,09 0,45 3,21 1,63 0,89 1,23

Distrito Federal 1,92 2,10 0,75 2,63 2,54 2,70

Espírito Santo 1,00 0,91 0,44 1,50 0,59 1,05

Goiás 1,79 5,50 3,14 1,84 1,19 13,45

Maranhão 0,47 0,87 0,04 0,76 0,29 1,72

Minas Gerais 7,01 6,49 2,96 8,42 3,57 11,60

Mato Grosso do Sul 0,67 3,70 0,86 0,66 0,54 7,31

Mato Grosso 0,85 6,02 1,04 0,57 0,76 10,18

Pará 0,94 0,45 0,28 0,57 0,43 2,80

Paraíba 0,48 0,11 0,06 1,04 0,51 0,68

Pernambuco 2,20 0,47 0,87 1,40 0,94 0,92

Piauí 0,39 0,59 0,00 0,44 0,12 0,90

Paraná 4,37 13,42 5,73 6,28 3,50 8,24

Rio de Janeiro 8,72 0,57 8,82 7,01 5,33 0,52

Rio Grande do Norte 0,49 0,19 0,31 0,90 0,40 0,86

Rondônia 0,27 0,20 0,06 0,20 0,10 1,93

Roraima 0,07 0,02 0,00 1,03 0,03 0,03

Rio Grande do Sul 5,58 21,64 20,08 7,38 3,84 8,42

Santa Catarina 2,30 4,26 4,90 2,71 2,27 5,26

Sergipe 0,33 0,21 0,03 0,87 0,11 0,73

São Paulo 55,72 28,15 45,64 47,95 70,10 13,92

Tocantins 0,25 0,28 0,00 0,23 0,07 1,10

BRASIL 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00

Norte 2,28 1,04 0,36 2,48 0,91 6,25

Sul 12,25 39,32 30,72 16,38 9,61 21,92

Centro-Oeste 5,25 17,31 5,79 5,69 5,02 33,64

Nordeste 7,77 6,22 5,28 10,57 4,87 11,10

Sudeste 72,45 36,11 57,86 64,89 79,60 27,09


que as demais regiões, embora esses valores viessem caindo a partir de 1997 atéalcançar o mesmo patamar dos demais estados em 2002. Em 2003 há um picodesses financiamentos tanto no Sul como Sudeste, acompanhado de uma quedanos anos seguintes, e novo aumento no ano de 2006. O estudo de tais flutuações éoutro ponto que demanda explicação mais aprofundada, não cabendo ao escopo dopresente trabalho.




Gráfico 3 - Emprestimo por região

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1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

Bilhões

Norte Sul Centro-Oeste Nordeste Sudeste

Gráfico 4 - Fin. Agrícola por região

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1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

Bilhões


Gráfico 5 - Fin. Agroindústria por região

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1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

Bilhões


Gráfico 6 - Fin. Imobiliário por região

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1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

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Gráfico 7 - Fin. Indústria por região

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1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

Bilhões


Gráfico 8 - Fin. Pecuária por região

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1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

Bilhões


O que se constata com esses gráficos, portanto, é a predominância em quase todasas contas, dos valores do crédito concedidos para o Sudeste ao longo do períodoanalisado, o que indica a forte concentração financeira dessa região, em especial noestado de São Paulo, como constatado da Tabela 1.

A Figura 1 apresenta a distribuição espacial dos empréstimos e financiamentosdos setores agrícola, agroindustrial, imobiliário, industrial e da pecuária, referenteao ano de 2006. Através dessa percebe-se que os diferentes tipos de crédito possuemdiferentes padrões de distribuição espacial. Os empréstimos ao consumidor e aossetores industrial e imobiliário concentram-se na parcela mais desenvolvida do país,notadamente a região sudeste. Os créditos destinados à agricultura e à pecuária,por sua vez, apresentam valores maiores nas regiões Sul, Sudeste e Centro-Oeste,ainda que seja a conta com maior dispersão no território nacional. No casodo crédito à agroindústria, que se apresenta como uma atividade econômica degrande importância nas regiões de cerrado, percebe-se sua predominância na região



Centro-Oeste.

4. Evolução e Distribuição Espacial da Atividade Industrial no Brasil

Na passagem da década de 1970 para a de 1980 inicia-se no Brasil um processo dereestruturação industrial. Nesse período é observada uma forte queda da produçãoindustrial entre os anos de 1980 e 1984, justamente nos setores de bens de consumoduráveis e bens de capital, os quais são eminentemente fordistas, cuja expansãohavia sido expressiva no período de rápido crescimento econômico observado entreas décadas de 1940 e 1970. Já em 1985, a produção nesses setores volta a crescer,após terem retraído até 1984, respectivamente, a 74,28% e 64,81% do nível deprodução observado em 1980, tendo essa recuperação se dado principalmente devidoà expansão das exportações (Carvalho 1987).

A reestruturação da indústria brasileira surge, dessa forma, mantendo umatênue ligação com o contexto de crise interna e tentativa de conquista demercados externos, em um contexto de acirramento da concorrência internacional.A retração do mercado interno, assim como as políticas governamentais de apoioàs exportações, dada a necessidade macroeconômica de geração de divisas parao ajuste da dívida externa, resultou, por parte do empresariado, em estratégiasde ocupação do mercado externo 2 que necessariamente deviam se concretizarem melhor qualidade e produtividade. De fato, as exportações figuraram noperíodo como principal fator de expansão do produto industrial e modernização daprodução, ao mesmo tempo em que funcionavam como fuga às políticas econômicascontracionistas então adotadas. Dessa forma, as empresas nacionais se depararamcom a pressão para a modernização das suas bases produtivas, tanto em relaçãoaos equipamentos utilizados, quanto em referência aos métodos de organizaçãodo trabalho, para fazer frente às novas condições de competitividade que seestabeleciam no âmbito internacional (Leite 1994).

A partir do início da década de 90, torna-se inevitável a busca de melhorescondições de competitividade para a indústria brasileira, pois, ao mesmo tempoem que se reduzem ainda mais os níveis de crescimento – relativamente à segundametade dos anos 80 –, fruto da prolongada crise pela qual já vinha passandoa economia brasileira, soma-se ainda a política de abertura econômica entãoempreendida no governo Collor. Após 1990, tem-se definitivamente a ruptura como modelo prevalecente nas décadas anteriores, principalmente na de 1970, ondeo processo de diversificação do setor industrial brasileiro se dava relativamenteprotegido do comércio internacional. A média das tarifas que incidiam sobre osprodutos importados era, em 1989, da ordem de 41,1%, sendo drasticamentereduzida no interregno de dois anos, chegando a 25,3% em 1991. Até o ano de

2“Nesses cinco anos [1980 a 1984], se tomarmos a produção industrial como um todo, é possível

constatar um deslocamento extremamente significativo de sua destinação do mercado interno parao mercado externo, o qual se originou numa política deliberada do governo anterior de privilegiar oajuste externo da economia baseado na expansão das exportações e na retração do mercado internoe das importações” (Carvalho 1987, p. 70).



Fonte: Elaboração própria a partir de dados do LEMTe e Malha Municipal Digital – IBGE.

Fig. 1. Distribuição espacial de empréstimos e financiamentos da agricultura,agroindústria, imobiliário, indústria e pecuária – 2006



2002, esta alcançaria níveis ainda mais baixos, chegando a 13,8%. Por outro lado, nomesmo período, a maioria das barreiras não-tarifárias também foi abolida (Amanne Baer 2006).

A partir do momento em que se tem também o mercado interno expostoà concorrência internacional, passa a ser necessário o alcance, pelas indústriasnacionais, de um novo padrão de competitividade, o que irá tornar extremamentenecessária, principalmente a partir de 1991, a modernização das técnicas produtivase da organização do trabalho. Como enfatiza Leite (1994, p. 574): “convém destacaro caráter mais amplo da modernização levada a efeito a partir de então, quando oprocesso adquire as características de uma verdadeira reestruturação produtiva”.

No final da década de 1980 e começo da década de 1990, vários paíseslatino-americanos passaram a adotar políticas de abertura externa. Essas medidasserviam ao duplo propósito de atuar como política antiinflacionária, ao estabelecerum limite para a evolução dos preços internos, assim como expandir o nível decompetitividade das empresas nacionais, ao reduzir o grau de proteção do mercadointerno às importações. 3

O Gráfico 9 apresenta uma comparação da trajetória temporal (entre 1985 e2000) da produção industrial (quantum), emprego diretamente ligado à produçãoe a produção física por trabalhador, obtida através da divisão entre os dadosanteriores.

Observando-se o Gráfico 9 é possível identificar claramente um ponto de inflexãoa partir do ano de 1990, onde passam a ocorrer profundas transformações naestrutura industrial brasileira. Também é possível observar, através desse gráfico,que o quantum de produção por trabalhador apresenta tendência distinta nosperíodos 1985-1990, 1990-1995 e 1995-2000. No primeiro período, se apresentarelativamente estável, dada a estagnação do nível de produção e de emprego. Nosegundo, a produção física por trabalhador apresenta tendência crescente, enquantoa produção retoma o crescimento e o nível de emprego passa a assumir umatendência decrescente. Além disso, a sobrevalorização cambial no período 1994-1998provavelmente favoreceu a modernização da indústria, através do barateamento dasimportações. No terceiro e último período, a produção por trabalhador acelera oseu ritmo de crescimento, enquanto o crescimento da produção se desacelera e aredução do emprego atinge patamares ainda mais críticos.

Dessa forma, inicia-se um processo inédito – pelo menos em suas dimensões –na economia brasileira, onde o investimento industrial destina-se não a aumentaro nível de produção, mas, principalmente, a aumentar os níveis de produtividade.O quantum de produção industrial chega ao ano de 2000 com um crescimentoacumulado levemente superior a 25%, em relação ao nível de 1985; o empregodiretamente ligado à produção com redução de aproximadamente 43,4%, enquantoa produção por trabalhador acumula um crescimento de mais de 118% no mesmoperíodo.

3 Não podendo ser excluídas da análise também as pressões exercidas por países desenvolvidos eorganismos internacionais.



Fonte: Elaboração própria a partir de dados do IPEADATA.

Nota: A produção por trabalhador refere-se à produção física por trabalhador diretamente ligado à produção,

obtida através da divisão do quantum da produção industrial pelo número de trabalhadores na produção.

Gráfico 9 – Brasil: Produção industrial, emprego e produtividade na indústria –1985 a 2000 (média 1985=100)

4.1. Aspectos espaciais da reestruturação

O processo de reestruturação surge em um contexto onde a indústria nacionalestava em processo de desconcentração espacial, no qual a área metropolitana deSão Paulo, tendo respondido por mais de 40% da produção da indústria nacionalem 1970, passa a perder participação relativa. Segundo Diniz e Crocco (1999),as determinantes do processo de desconcentração espacial da indústria brasileirapodem ser resumidas em quatro pontos principais:

(i) a elevação dos custos derivados da aglomeração nas áreas metropolitanasde São Paulo e Rio de Janeiro, e, quanto a esse último, a redução de suacapacidade de polarização regional;

(ii) melhorias de infra-estrutura de transporte e de informação, com consequentecriação de economias de urbanização em outras cidades e regiões;

(iii) investimento produtivo de estatais e incentivos fiscais regionais; e(iv) expansão das fronteiras agrícola e mineral (Diniz e Crocco 1999, p. 80).Principalmente a partir do “milagre”, a extensão de serviços modernos e

aparelhamento urbano a uma série de municípios brasileiros – principalmentedaqueles situados no polígono proposto por Diniz e Crocco (1999) – associadosàs crescentes deseconomias de aglomeração verificadas nas maiores metrópolesbrasileiras, resultaram na possibilidade de inflexão no processo de concentraçãoespacial da renda e das atividades econômicas no Brasil.



Uma análise inicial do processo de reestruturação levaria a crer queas transformações tecnológicas a ela inerentes, assim como o aumento decompetitividade induzido pela abertura comercial, tenderia a promover umarelativa reconcentração da atividade industrial no país. Por outro lado, a elevaçãogradual dos custos gerados pela aglomeração nos principais centros industriais dopaís se constitui fenômeno dificilmente reversível. Dessa forma,

[...] o processo de reestruturação relacionado com as mudanças tecnológicas eorganizacionais e a consequente emergência de novos setores industriais tende arestringir o processo de desconcentração macro-espacial, retendo o crescimento emcidades de porte médio, próximas às grandes capitais do Centro-Sul ou mesmo emáreas metropolitanas de menor dimensão dentro desta região (Diniz e Crocco 1999,p. 87).

Por outro lado, a informação, a partir de uma crescente fluidez do espaço, passaa ser o novo princípio da hierarquia entre cidades e regiões, que se organizam emum espaço simultâneo em seu tempo social. Se segue a esse processo também adesconcentração da produção industrial, o que modificaria o papel das metrópolesna divisão sócio-espacial do trabalho, onde passariam a se concentrar as atividades“intelectuais ligadas à nova modernidade”, ou seja, serviços especializados e ossetores de maior conteúdo tecnológico (Santos 1994).

Nessa seção são utilizadas estimativas do P.I.B. industrial dos municípiosbrasileiros para os anos de 1970, 1985, 1996, (Reis et alii 2004) e IBGE (2004),com o objetivo de verificar se houve mudanças no padrão de distribuição espacialda produção da indústria pelo território brasileiro.

A Figura 2 apresenta a dispersão geografia do P.I.B. industrial para os municípiosbrasileiros. Como se pode observar, a estimativa do PIB industrial municipalindica claramente uma reconcentração espacial da indústria, com perdas maissignificativas para uma parte da região Centro-Oeste (estados do Mato Grossoe Mato Grosso do Sul) e região Norte. Por outro lado, uma análise mais atentapermite verificar um ganho relativo para a região Nordeste, que se concentra emsua parte litorânea.

De maneira geral, a análise da distribuição espacial do PIB industrialconfirma a tese (Diniz 1993; Diniz e Crocco 1999) de que as transformaçõesprodutivas inerentes à reestruturação industrial tenderiam a propiciar umarelativa reconcentração industrial dentro de um polígono, cujos vértices seriamos municípios de Belo Horizonte, Uberlândia, Londrina/Maringá, Porto Alegre,Florianópolis e São José dos Campos. Além disso, o padrão espacial da produçãoindustrial verificado no ano de 2006 leva a crer que o vértice referente ao municípiode Uberlândia poderia ser estendido à Brasília e seu entorno, incorporando aopolígono, além da região do Distrito Federal, municípios da região sudeste de Goiáse noroeste de Minas, região propícia à instalação de indústrias ligadas a atividadesagrícolas.

O processo de perda de participação relativa desta no total do produto industrialbrasileiro, verificado a partir do “milagre”, se deu principalmente devido às



1970 1985

1996 2004

Fonte: IPEADATA.

Nota: Produto Interno Bruto Industrial municipal a preços constantes em R$ de 2000

(deflacionado pelo deflator implícito do P.I.B. nacional) e área geográfica municipal em km2.

Fig. 2. Brasil: Dispersão geográfica do Produto Interno Bruto Municipal – Indústria –1970, 1985, 1996 e 2004 (Densidade Geográfica)

crescentes deseconomias de aglomeração na Região Metropolitana de São Paulo– devido principalmente à elevação dos custos de circulação e da mão-de-obra –e à criação de economias de urbanização no polígono. De fato, o contexto postopela conjunção desses processos leva a crer na inviabilidade de uma reconcentraçãoda produção industrial na metrópole paulista, já que mesmo algumas empresasde elevado conteúdo tecnológico têm se estabelecido em cidades interioranas.Nesse sentido, o papel a ser crescentemente assumido por São Paulo na divisãointer-regional do trabalho brasileira parece ser o de centro nacional financeiro e deserviços.

Nesse sentido, a tendência recente – a partir da estabilização – de dispersãoespacial da indústria no Brasil tem apontado na direção de três processos distintos:1) A industrialização de cidades de porte médio no interior do polígono;



2) Expansão industrial na região litorânea do Nordeste, ligada principalmente àcriação de incentivos fiscais, maior proximidade em relação a Europa e E.U.A.(no caso das empresas exportadoras) e à atração exercida pelo baixo padrão deremuneração da mão-de-obra local;

3) Expansão das fronteiras agrícolas (Mato Grosso) e de recursos naturais (Pará).Entretanto, o padrão geral da industrialização indica uma provável permanência

do processo de concentração industrial na região do polígono, tendência que éreforçada pela concentração espacial do crédito às atividades produtivas, comentadaanteriormente.

4.2. Dados recentes do emprego industrial no Brasil

Nessa seção serão analisados dados relativos ao total de empregos industriaisno país, subdivididos entre os setores da indústria extrativa mineral, bens decapital, bens intermediários e bens de consumo, 4 com dados agregados segundo asinformações da Tabela 2.

Observando o Gráfico 10 percebe-se que o setor que mais emprega no Brasil éo de Bens de Consumo, como podia se esperar, dada a elevada produção nacionalna agricultura e pecuária. Em seguida vem a produção de Bens Intermediários,que ainda é caracterizada por forte presença de recursos naturais, e tem menorintensidade tecnológica. Bem abaixo vem o emprego no setor de Bens de Capital,e por último o emprego na Extração Mineral. Isso provavelmente se deve a umelevado grau de mecanização do setor, uma vez que o mesmo tem grande produçãonacional.

Tabela 2Agregação dos setores industriais da RAIS

Setor Agregação

Bens de capital Agrega as indústrias mecânica, material elétrico e comunicação, emateriais de transporte

Bens intermediários Agrega as indústrias química, indústria de minerais não metálicos,metalúrgica, papel, papelão, editorial e gráfica, e indústria daborracha, fumo, couros e peles

Bens de consumo Agrega as aindústrias de madeira e mobiliário, têxtil, calçados, ealimentos e bebidas

Extração mineral Formada apenas pela conta da indústria de extração mineral

Fonte: Elaboração própria a partir dos dados da RAIS.

4 A agregação dos 13 setores de atividade da indústria entre esses quatro setores se deu com base nacaracterística predominante dos mesmos, já que um mesmo setor industrial pode conter atividades denatureza diferente no que tange à sua utilização final.



Fonte: Elaboração própria a partir de dados da RAIS.

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

Milhares

BCAPITAL BCONSU BINTERM EXTMINERAL

Gráfico 10 – Emprego industrial por setor de produção no Brasil (1995-2006)

A Tabela 3 apresenta a participação relativa dos estados e grandes regiões sobre ototal de empregos industriais no país, para os setores da indústria extrativa mineral,bens de capital, bens intermediários e bens de consumo.

Verifica-se através dessa que os diferentes setores tem diferentes padrões dedistribuição espacial. A indústria extrativa mineral é concentrada principalmentenos estados de Minas Gerais e Rio de Janeiro, onde se concentram grande parteda extração de minérios e petróleo, respectivamente, fazendo com que esses doisestados, somados, respondam por mais de 45% do emprego nacional nesse setor.Já o setor de bens de capital apresenta a maior concentração espacial, sendo queaproximadamente 52% do emprego nesse setor refere-se ao estado de São Paulo.

O setor de bens intermediários, por sua vez, é menos concentrado espacialmente,se comparado ao de bens de capital, mas ainda sim apresenta forte inclinação alocalizar-se no estado de São Paulo ou na região sudeste como um todo. Apenaso setor de bens de consumo é menos concentrado espacialmente, cuja distribuiçãoespacial é determinada principalmente pelas diferenças regionais no que tange àrenda e padrões de consumo.

Os gráficos 11-14 representam a trajetória do emprego industrial, no período1995-2006, para as grandes regiões do país, com respeito aos setores da indústriaextrativa mineral, bens de capital, bens intermediários e bens de consumo.

Através dos gráficos anteriores percebe-se, para os quatro setores, a existênciade diferentes padrões de distribuição do emprego industrial. O setor de bensde consumo (Gráfico 13) é o que necessita de menor escala de mercado, sendo,portanto, distribuído mais homogeneamente dentre as regiões, como também



Tabela 3Participação percentual dos estados e regiões no emprego industrial por setor de atividadeem 2006

Extrativa mineral Bens de capital Bens intermediários Bens de consumo

Acre 0,21 0,01 0,05 0,10

Alagoas 0,42 0,07 0,43 2,83

Amazonas 0,91 5,31 1,29 0,46

Amapá 0,49 0,01 0,04 0,05

Bahia 7,54 1,68 2,74 2,70

Ceará 1,29 0,71 1,77 4,59

Distrito Federal 0,23 0,13 0,42 0,52

Espírito Santo 6,76 0,84 1,97 1,53

Goiás 3,12 0,56 2,21 3,20

Maranhão 0,32 0,08 0,69 0,39

Minas Gerais 25,04 8,83 11,21 10,03

Mato Grosso do Sul 0,87 0,13 0,49 1,26

Mato Grosso 1,06 0,13 0,64 1,92

Pará 4,29 0,22 0,96 2,13

Paraíba 0,84 0,09 0,62 1,37

Pernambuco 1,03 0,83 2,24 3,59

Piauí 0,34 0,10 0,36 0,42

Paraná 2,80 6,90 6,50 9,63

Rio de Janeiro 20,77 5,06 7,15 4,41

Rio Grande do Norte 4,38 0,17 0,48 1,36

Rondônia 0,35 0,05 0,22 0,70

Roraima 0,01 0,00 0,02 0,04

Rio Grande do Sul 3,02 9,52 8,61 9,99

Santa Catarina 3,44 6,11 6,45 9,88

Sergipe 2,22 0,17 0,38 0,66

São Paulo 7,90 52,26 41,90 26,05

Tocantins 0,35 0,03 0,17 0,20

BRASIL 100,00 100,00 100,00 100,00

Norte 6,61 5,62 2,75 3,67

Sul 9,26 22,54 21,56 29,50

Centro-Oeste 5,29 0,95 3,77 6,90

Nordeste 18,38 3,90 9,70 17,90

Sudeste 60,46 66,99 62,22 42,02

Fonte: Elaboração própria a partir de dados da RAIS.

verificado a partir da tabela apresentada anteriormente. O setor da indústriaextrativa mineral – e, em menor grau, em algumas atividades especificas, tambémo de bens intermediários –, por sua vez, têm padrão locacional diferente dasdemais atividades, pois assume localização orientada principalmente pela existênciade recursos naturais, o que explica a sua concentração geográfica segundo a



disponibilidade de tais recursos.De maneira geral, observa-se inicialmente, no período 1995-1998, uma tendência

persistente – com exceção da indústria extrativa mineral – de queda da produçãoindustrial no caso da região Sudeste. Tal fato indica que, concomitantementeao processo de estagnação da indústria, verifica-se também um processo dedesconcentração espacial, pelo menos no que tange ao emprego industrial, comexpressiva perda de participação da região mais desenvolvida do país sobre o totalde empregos desses setores.

Fonte: Elaboração própria a partir de dados da RAIS

Gráfico 11 - Emprego na produção de Bens de Capital

por região

0

200

400

600

800

1000

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

Milhares


Gráfico 12 - Emprego na produção de Bens

Intermediários por região

0

400

800

1200

1600

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

Milhares


Gráfico 13 - Emprego na produção de Bens de

Consumo por região

0

400

800

1200

1600

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

Milhares


Gráfico 14 - Emprego na Extração Mineral por região

0

20

40

60

80

100

120

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

Milhares


O período anteriormente mencionado coincide com o interregno de estabilizaçãopós-Plano Real, durante o qual a taxa de câmbio, fortemente sobrevalorizada,estabeleceu-se como instrumento central no que tange ao controle inflacionário.O consequente barateamento das importações, resultante de tal política, levoua uma intensificação da concorrência no mercado doméstico, cuja consequênciaimediata foi a redução do emprego industrial no período, principalmente em funçãoda eliminação de firmas menos produtivas, notadamente, no caso do setor de bensde capital, onde esse se retraiu em aproximadamente 18,8%, entre os anos de 1995e 1998. Entretanto, tal política torna-se insustentável, levando à ocorrência de umamaxi-desvalorização do câmbio em fins de 1998, devido à impossibilidade, por partedo governo, de arcar com os custos de manutenção do câmbio, resultante da reduçãodo influxo de capitais estrangeiros, que reduziu a disponibilidade de divisas paratanto.



Os níveis de emprego nos setores de bens de capital, intermediários e de consumona região Sudeste retomariam o mesmo nível de 1995 apenas em 2004. Já o setorda indústria extrativa mineral não foi consideravelmente afetado pela políticade favorecimento às importações, devido ao diferente padrão de concorrênciaenfrentado por esse setor no mercado doméstico. Dessa forma, esse setor foi afetado,nomeadamente, pelo efeito de encarecimento das exportações, levando à sua relativaestagnação no período, mesmo que o barateamento das importações não tenhasurtido efeito considerável em termos de intensificação da concorrência no mercadodoméstico.

A Figura 3 apresenta a dispersão espacial do emprego para os setores da indústriaextrativa mineral, bens de capital, bens intermediários e bens de consumo, referenteao ano de 2006.

Fonte: Elaboração própria a partir de dados da RAIS e da Malha Municipal Digital – IBGE.

Fig. 3. Dispersão espacial do emprego industrial: Indústria extrativa mineral, bens decapital, bens intermediários e bens de consumo – 2006 (Densidade geográfica)

O que se observa é uma forte concentração do emprego na produção industrial nas



regiões Sul e Sudeste. O emprego nos setores de Bens de Capital e Extração Mineral,em especial, se mostra fortemente concentrado nessas regiões, enquanto o empregona produção de Bens Intermediários e de Consumo encontra-se melhor distribuídopelo território nacional (ainda que também concentrado no Sul e Sudeste).

Ao comparar as figuras 3 e 2 observa-se uma forte tendência à concentraçãoespacial tanto da atividade industrial como da atividade financeira no Brasil. Issodá indícios da relação entre as duas esferas, a qual será melhor estabelecida comos testes econométricos da seção seguinte.

5. Um Estudo Empírico

Nessa seção, buscando estabelecer se existe mesmo influência das variáveisfinanceiras sobre a atividade industrial no Brasil, são desenvolvidos alguns testesempíricos. Busca-se ainda entender como se dá tal influência, e quais variáveisexercem impacto sobre cada setor analisado.

5.1. Análise de Componentes Principais

Nessa seção, pretende-se utilizar o método de Análise de Componentes Principais(ACP) no intuito de analisar empiricamente as relações existentes entre asestruturas regionais de produção e emprego industrial e a intermediação financeira– referentes ao ano de 2006.

A ACP é utilizada para, “[...] explicar a estrutura de variância e covariânciade um vetor aleatório, composto de p-variáveis aleatórias, através da construçãode combinações lineares das variáveis originais” (Mingoti 2005, p. 59). Em outraspalavras, esse método realiza uma decomposição das p-variáveis em p-componentesortogonais segundo as covariâncias ou correlações lineares das variáveis originais.Este método permite simplificar a interpretação dos dados, resumindo a informaçãocontida nestas p-variáveis originais em um número k de componentes principaisnão-correlacionados, sendo k < p.

Dessa forma, um conjunto k-dimensional de variáveis aleatórias poderá ser examinado,ao invés de um conjunto p-dimensional, sem que com isto se perca muita informaçãosobre a estrutura de variâncias e covariâncias original do vetor X (Mingoti 2005, p. 59).

Utiliza-se neste estudo a matriz de correlação. Desta forma, todas as variáveispassam a ter, a priori, o mesmo peso relativo, sendo que suas participações nadefinição hierárquica dos componentes são resultantes apenas da estrutura decorrelação entre as variáveis. As variáveis utilizadas na análise são divididas emtrês grupos:1. Variáveis financeiras: ativo, depósitos à vista, empréstimos e financiamentos

agrícola, agroindustrial, imobiliário, industrial e pecuário;2. PIB industrial : PIB da indústria de transformação e da indústria extrativa

mineral;



3. Estrutura industrial : participação relativa, sobre o total do empregoindustrial, dos setores de bens de consumo, bens intermediários, bens de capitale indústria extrativa mineral.

Tabela 4Análise de componentes principais: Resultados

Variáveis Componente 1 Componente 2 Componente 3

ExtMin -0,299 0,552

BensCap 0,143 -0,344 -0,569

BensInt 0,141 -0,417

BensCons -0,151 0,570 0,247

Ativo 0,323 0,153

Emp 0,329 0,120

FinAgric 0,293 0,167 -0,163

FinAgroInd 0,326

FinImob 0,333

FinInd 0,322 0,113

FinPec 0,214 0,246 -0,190

DepVista 0,331 0,149

PLB -0,208 -0,178

PIBExtMin -0,404 0,387

PIBIndTr 0,333

Variância 0,580 0,141 0,080

Variância acumulada 0,580 0,721 0,801

Fonte: Elaboração própria.

A Tabela 4 apresenta os resultados obtidos através da Análise de ComponentesPrincipais, através da qual pode-se verificar a participação das variáveis analisadasna construção dos três primeiros componentes.

Os três primeiros componentes reúnem, respectivamente 58%, 14% e 8% davariância total dos dados, sintetizando, portanto, um acumulado de cerca de 80%.A análise se concentrará nos componentes 1 e 2, que explicam 72% da variânciadas variáveis.

O primeiro componente separa os estados do ponto de vista da interação entreas variáveis financeiras e a produção. De um lado tem-se os estados com maiorparticipação na produção nacional, e nos quais o peso do sistema bancário naeconomia é mais elevado. Do outro lado tem-se estados onde essa interação é maisfraca. Tal resultado corrobora a existência de correlação entre sistema financeiroe produção industrial. Os único componente que apresenta correlação negativacom as demais variáveis são o emprego na produção de Bens de Consumo, quecomo observado, é mais dispersa no território nacional; e a PLB, o que confirmao referencial teórico proposto ao longo do trabalho, segundo o qual em economiasmais dinâmicas e com menor incerteza observa-se menor preferência pela liquidezentre os agentes. Maior atividade produtiva e maior crédito seriam fruto de menor



preferência pela liquidez, como encontrado (Crocco et alii 2005; Romero e Jayme Jr.2009b).

Já o segundo componente diferencia os estados segundo sua característicaprodutiva. Observa-se que estados com maior produção de Bens de Consumo estãoassociados a maior Financiamento Agrícola e para Pecuária, como é de se esperar.Por outro lado, os estados mais desenvolvidos (com menor PLB), apresentariammaior presença dos demais setores analisados em detrimento desse primeiro.

O Gráfico 15 apresenta, para os dois primeiros componentes, as posições dosindivíduos da análise – estados e do Distrito Federal – relativamente à participaçãodas variáveis utilizadas nesses primeiros componentes.

Comp.1

Comp.2

-0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8

-0.4

-0.2

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

RO

AC

AM

RR

PA

AP

TO

MA

PI

CE

RN

PBPE

AL

SEBA

MG

ES

RJ

SPPRSC

RS

MSMT

GO

DF

-2 0 2 4

-20

24

ExtMinBensCap

BensInt

BensCons

AtivoEmp

FinAgric

FinAgroIndFinImobFinInd

FinPec

DepVista

PLB

PIBExtMin

PIBIndTr

Gráfico 15 – Análise de componentes principais: Biplot – Componentes 1 e 2

Através do Gráfico 15 percebe-se que, enquanto o primeiro componente



representa diferentes níveis de desenvolvimento e atuação do sistema financeiro, osegundo diferencia os estados segundo sua estrutura produtiva. Em outros termos,quanto mais à direita se localizar um estado no Gráfico 15, maior será a dimensãode seu setor financeiro. Nesse sentido, percebe-se a discrepância entre o estado deSão Paulo e as demais unidades da federação nesse quesito, cujo peso financeiroé consideravelmente maior se comparado aos demais. A concentração regionaldas atividades creditícias fica demonstrada ainda pelo fato de que, a despeitode diferenças no que tange à estrutura industrial, esse estado apresenta maioresmontantes para todos os grupos de crédito, assim como para as variáveis financeirasrelacionadas à dimensão da economia local, como tamanho do ativo e depósitos àvista.

Destacam-se ainda, nesse aspecto, embora em posição substancialmente inferior aSão Paulo, os estados de Minas Gerais, Paraná, Rio Grande do Sul e Rio de Janeiro,nos quais as atividades financeiras são relativamente mais amplas. Mais à esquerda,embora não tão distante dos demais, localizam-se, sobretudo, estados pertencentesàs regiões Norte e Nordeste, como Amapá, Acre, Rondônia, Roraima, Alagoas,Sergipe e Rio Grande do Norte, cujo setor financeiro é menos desenvolvido. Quantoa esses últimos, observa-se também um maior nível de preferência pela liquidezpor parte dos bancos, devido ao fato de que seu menor grau de desenvolvimentoaumenta a incerteza econômica nessas regiões, desestimulando assim das atividadesde intermediação financeira.

Por outro lado, o segundo componente é responsável pela diferenciação segundoestruturas produtivas industriais. Nesse caso, os estados localizados na parteinferior do gráfico apresentam estrutura industrial mais diversificada, em especialcom forte presença de setores da indústria pesada, como bens intermediários ebens de capital, e ainda a indústria extrativa mineral. Contrariamente, aqueles quese localizam na parte superior do gráfico apresentam padrão de industrializaçãoproporcionalmente mais ligado a indústrias tradicionais. Esse último caso érepresentativo de estados cuja estrutura industrial tem menor peso relativo sobrea estrutura produtiva local, como Mato Grosso e Mato Grosso do Sul, mais ligadosàs atividades agrícolas, a qual propicia ainda o surgimento de atividades ligadas àAgroindústria, apresentando maiores níveis quanto aos financiamentos agrícolas eà pecuária.

5.2. Um modelo de dados em painel

Através do ACP determinou-se a existência de correlação espacial entre asvariáveis financeiras e o nível e tipo de atividade industrial de cada estado. O quese procura agora é determinar quais variáveis tem maior impacto sobre o empregoem cada setor industrial.

Conforme Wooldridge (2003), o modelo de dados em painel apresenta algumasvantagens sobre os modelos de cross-section ou series temporais. Trabalharcom múltiplas observações sobre a mesma unidade permite controlar certas



características não observadas dos agentes estudados. Além disso o autor tambémargumenta que “a second advantage of panel data is that they often allow us to studythe importance of lags in behavior or the result of decision making” (Wooldridge2003, p. 13).

Dessa forma, a estrutura de ambos os modelos é a seguinte:

yit = β + β1Xit + β2Zit + β3dummies + ai + eit (1)

em que:yit = variável dependente que varia entre estados e com o tempo;Xit = conjunto de variáveis de interesse, que também variam entre os estados e

com o tempo;Zit = variáveis de controle, também apresentando características que variam entre

os estados e com o tempo;dummies = variáveis dummy para as unidades i ou para outros cortes;ei = representa os fatores não observados que afetam a variável dependente, e que

variam com o tempo;ai = representa os chamados efeitos não observados que afetam a variável

dependente, mas que são fixos no tempo.É importante ressaltar que o objetivo da introdução das variáveis de controle

no modelo é tentar evitar que relações não determinadas pelas variáveis deinteresse sejam a elas atribuídas, buscando assim minimizar possíveis distorções nasestimativas devido à omissão de variáveis e/ou pela má especificação do modelo.

5.2.1. Especificação do modelo e apresentação da base de dados

Os dados utilizados nos testes são uma combinação de dados financeiros, obtidosda base de dados do LEMTe (Laboratório de Estudos em Moeda e Território), dadosde emprego por setor industrial, retirados da RAIS, e estimativas populacionaismunicipais.

A base de dados do LEMTe é retirada de informações fornecidas pelo BancoCentral (através do programa SISBACEN) referente ao balancete agregado dosbancos por municípios onde há ao menos uma agência bancária durante todoo período analisado, englobando um total de 2646 municípios, nesse trabalhoagregados por estado. Os dados se apresentam deflacionados com base no IPCA de2006.

No presente estudo serão usadas tanto informações do passivo como do ativodos bancos, sendo utilizado um total de 8 variáveis, conforme apresenta a Tabela2. 5 Títulos e Valores Mobiliários (TVM) é incluído para analisar o padrão deatuação do sistema bancário em cada região. Maior peso dessa conta indicariamenor financiamento produtivo em detrimento de aplicações especulativas. Com

5 Foram rodados testes incluindo além das variáveis da Tabela 2, as variáveis número de agênciasbancárias por estado e ativo, que buscavam medir o impacto do tamanho do sistema financeiro presenteem cada estado sobre a atividade industrial localizada no mesmo. Contudo essas variáveis se mostraraminsignificantes e com padrão semelhante para todos os testes, tendo por isso pouco poder explicativo.Optou-se assim por excluí-las do modelo estimado.



o mesmo objetivo de moldar o padrão de atuação bancário é incluída a variávelLucro.

Tabela 5Variáveis financeiras utilizadas

Conta Nome da conta Descrição e interpretação dos dados

1300 TITULOS E VALORESMOBILIÁRIOS E INSTRUMENTOSFINANCEIROS DERIVATIVOS

Representa os investimentos de maiorliquidez dos bancos, emglobando suasaplicações em títulos públicos e outrosativos financeiros

161 EMPRESTIMOS E TITULOSDESCONTADOS

Interpretada como representandoempréstimos de curto, sobretudofinanciando o consumo

163 + 165 FINANCIAMENTOSAGRICULTURA

Soma das contas voltadas aofinanciamento da agricultura

164 + 166 FINANCIAMENTOS PECUÁRIA Soma das contas voltadas aofinanciamento da pecuária

167 FINANCIAMENTOSAGROINDUSTRIAIS

Registra as operações realizadassob a modalidade de financiamentoagroindustrial, a pessoas físicas ejurídicas

162−outras FINANCIAMENTOS INDÚSTRIA Representa o total de financiamentos(conta 162) menos as contas definanciamento especificadas acima

169 FINANCIAMENTOSIMOBILIÁRIOS

Registra as operações realizadassob a modalidade de financiamentoimobiliário

PASSIVO

7100 LUCRO A chamada Conta de Resultadoapresenta o lucro dos bancos porlocalidade

Fonte: Elaboração própria a partir dos balancetes fornecidos pelo BACEN.

O crédito é incluído de maneira decomposta entre as variáveis utilizadas, dadoque as contas de empréstimos e financiamentos são os principais componentes daconta de crédito total. Todas as variáveis previamente destacadas são incluídas nomodelo como variáveis explicativas, sendo as variáveis de financiamento as variáveisde interesse, dado que representam os financiamentos produtivos com prazo maisalongado dentre as contas que compõe o crédito. As variáveis dependentes dosmodelos são o emprego industrial por setor. A partir dos dados da RAIS, queapresentam uma desagregação do emprego industrial entre 10 setores, foi construídauma agregação para reduzir esse número de setores para 4, interpretados como:



(i) bens de capital – agregando indústria mecânica, material elétrico ecomunicação, e materiais de transporte;

(ii) bens intermediários – indústria química, indústria de minerais não metálicos,metalúrgica, papel, papelão, editorial e gráfica, e indústria da borracha, fumo,couros e peles;

(iii) bens de consumo – indústria de madeira e mobiliário, têxtil, calçados, ealimentos e bebidas;

(iv) e extração mineral.Foi rodada uma regressão tendo cada um desses setores como variável dependentedo modelo.

Além dessas variáveis, foi calculado também um índice que busca representar apreferência pela liquidez dos bancos (PLB) em cada estado. Conforme proposto porCrocco et alii (2005), dentre as contas disponíveis, “operações de crédito” reflete aparte do ativo dos bancos que possui menor liquidez, enquanto “depósitos à vista”,que pertencem ao passivo, representa o ativo de maior liquidez detido pelos bancos.

PLB =Depósitos à vista

Operações de crédito

No cálculo da PLB, portanto, quanto menor for o crédito em vista dos recursosdisponíveis para os bancos, maior será sua preferência pela liquidez. Maior créditorepresenta menor preferência pela liquidez. Busca-se com isso inferir como o sistemabancário aloca seus recursos entre ativos de maior ou menor liquidez levando emconta as características da região em que se encontra, e seus recursos disponíveis.O que se espera é que em regiões com maior incerteza econômica o nível deempréstimos será menor devido à maior preferência pela liquidez dos bancos frentea essa incerteza, levando assim a menor investimento e menor desenvolvimento.

As 14 variáveis trabalhadas se encontram em logaritmo para o conjunto dos iestados, para o período 1995-2006. A equação estimada será a seguinte:

EmpIndustit = β1 +β2V arF init +β3Agenciasit +β4Populacaoit +β4PLBit + εit

(2)Com isso supõe-se que o emprego industrial é função das variáveis financeiras,

do número de agências do estado – representando o acesso bancário local –, dapopulação do estado – representando uma possível medida de demanda potencial–, e da PLB – indicando tanto a disposição dos bancos a emprestar, como ograu de expectativas dos mesmos. Dessa forma procura-se entender o impactoda presença, do tamanho, e da forma de atuação do sistema financeiro sobre aatividade industrial no Brasil.

As bases de dados em painel apresentam múltiplas observações sobre as mesmasunidades econômicas, tendo tanto características de cross-sections como de sériestemporais. Por isso, em uma amostra de dados em painel cada elemento possui oidentificador de grupo i, e o indicador de tempo t.



Além das vantagens já previamente destacadas, os testes com dados em painelpermitem ainda considerar a heterogeneidade individual, o que não é possívelcom cross-sections ou séries temporais, fazendo assim com que o modelo depainel apresente resultados mais informativos, com maior variabilidade, menorcolinearidade entre as variáveis, maior grau de liberdade, e ainda mais eficiênciapara as estimativas.

Seguindo a Equação (1), é importante ressaltar que, conforme argumentaWooldridge (2003, p. 440) “in most applications, the main reason for collectingpanel data is to allow for the unobserved effect, ai, to be correlated with theexplanatory variables”. Assim, como ai representa um efeito constante atravésdo tempo, o modo utilizado para incorporar esse fator à análise é fazer umatransformação que permita ser analisada a variação das variáveis através do tempo.Existem dois métodos de executar tal operação: através de um modelo de efeitosfixos; ou por um modelo de efeitos aleatórios.

No modelo de efeitos fixos a operação utilizada para retirar da equação inicial ofator ai é uma transformação do tipo:

xit = xit − xit

Com isso, uma vez que ai é constante no tempo, ai = ai, de forma que é assimexcluído esse fator da equação. Com isso é incorporada à equação os fatores nãoobservados fixos anteriormente carregados no ai:

yit = β1△xit + · · · + △eit

Para tanto, os erros ei devem ser homoscedásticos e não apresentar correlaçãoserial. Contudo, se é assumido que ai não é correlacionado com nenhum xit emnenhum período, então o modelo poderia ser consistentemente estimado por MQO.

Cov(xit, ai) = 0, t = 1, 2, · · · , k; i = 1, 2, · · · , k

A estimativa por MQO, porém, não é eficiente nesses casos, sendo o modelode efeito aleatório mais apropriado, uma vez que o termo de intercepto específicopor unidade absorve toda heterogeneidade em y e x, em função da identidade davariável e qualquer termo ao longo do tempo. A diferença entre o modelo de efeitosfixos e o de efeitos aleatórios é que, enquanto o primeiro considera os efeitos nãoobservados como correlacionados com as variáveis dentro de cada unidade – comono caso de fatores sócio-culturais de uma determinada região –, o modelo de efeitosaleatórios especifica o efeito individual como aleatório - como, por exemplo, o efeitode políticas públicas decididas em âmbito nacional –, portanto não correlacionadocom as variáveis explicativas e nem com o termo de erro. 6

Para definir qual o melhor modelo a ser adotado, de efeitos fixos ou aleatórios, énecessária, porém, a execução de alguns testes.

6 A transformação executada no modelo de efeitos aleatórios para incorporar o termo ai é um poucomais complexa que a executada no modelo de efeitos fixos, mas segue a mesma lógica de subtração damédia, porém ponderada por um parâmetro λ.



5.2.2. Teste F restrito

Conforme já previamente destacado, uma das principais vantagens de se utilizardados em painel é a grande heterogeneidade entre as informações. O teste F permitetestar a hipótese de heterogeneidade entre as informações. As hipóteses básicasdesse teste são as seguintes:H0 = βsi são iguais, ou seja, aceita-se que o modelo MQO é mais adequado;H1 = βsi são diferentes, ou seja, a técnica de dados em painel é a mais adequada.

Para realizar esse teste é estimado um modelo MQO, que considera apenas umintercepto, e um modelo de efeitos fixos, que supõe interceptos diferentes para cadaunidade, sendo então construída a estatística F , que assume distribuição X2:

F (n − 1, nT − n − k) =(R2

FE− R2

M)/(n − 1)

(1 − R2

FE)/(nT − n − k)

sendo:EF = resultados do modelo de Efeitos Fixos;M = resultado do modelo de MQO;n = número de variáveis cross-section;T = número de anos do período;K = número de variáveis explicativas sem a constante.

5.2.3. Teste LM de Breusch e Pagan

Como o teste anterior, o teste LM de Breusch e Pagan também busca validara hipótese de heterogeneidade entre as informações. Porém, é agora testada avariância individual (σ2

i), o que representa, na verdade, a verificação da hipótese

de variabilidade entre os termos de intercepto (βi). Na estatística LM, portanto, ahipótese nula assume uma distribuição X2 com 1 grau de liberdade:

LM =nT

2(T − 1)

[

T 2e′e

e′e− 1

]2

em que:ei = vetor n× 1 formado pela média dos quadrados dos resíduos da estimação por

MQO, para cada unidade;e′e = soma dos quadrados dos resíduos da estimação por MQO;N = número de variáveis cross-section;T = número de períodos.

As hipóteses básicas são:H0 = σ2

i= 0, ou seja, o modelo MQO é mais adequado para a estimação;

H1 = σ2

i6= 0, ou seja, o modelo de efeitos aleatórios é o mais adequado.

5.2.4. Teste de Hausman

Enquanto os testes acima são utilizados para validar o uso da técnicaeconométrica de dados em painel, uma vez aceita a hipótese de que a estimaçãopor painel é mais adequada, é preciso então definir qual a técnica apropriada para



a estimação. O teste de Hausman permite confrontar os resultados dos modelos deefeitos fixos e efeitos aleatórios, seguindo uma distribuição X2 com k − 1 graus deliberdade:

W = χ2(k) =(βFE − βRE)2

σ2(βFE − σ2(βRE)em que:βFE = parâmetros estimados pelo modelo de efeitos fixos;βRE = parâmetros estimados pelo modelo de efeitos aleatórios.

Se as variáveis explicativas são correlacionadas com ai, o estimador de efeitosfixos é consistente, mas não o de efeitos aleatórios; se as variáveis explicativas nãosão correlacionadas com ai, então o estimador de efeitos fixos é ainda consistente,mas ineficiente, enquanto o de efeitos aleatórios é consistente e eficiente. Assim, ashipóteses a serem testadas são as seguintes:H0 = ambos os modelos são consistentes, mas o modelo de efeitos fixos é menos

eficiente, sendo o modelo de efeitos aleatórios o mais adequado;H1 = ambos os modelos são consistentes, mas o de efeitos fixos é mais eficiente.

5.2.5. Análise dos resultados

Com relação aos resultados a serem analisados, as Tabelas 6, 7, 8 e 9 comparamos números obtidos na estimação do modelo de Mínimos Quadrados Ordinários(MQO), Efeitos Fixos (FE) e Efeitos Aleatórios (RE), buscando, com isso,evidenciar as vantagens da utilização do modelo de dados em painel. A análisedos resultados, contudo, se concentra no modelo indicado como mais adequadopelo teste de Hausman. A Tabela 6 trás o modelo estimado com o emprego nosetor de Bens de Capital como variável dependente, a Tabela 7 para o setor deBens Intermediários, a Tabela 8 para o setor de Bens de Consumo, e a Tabela 9para o setor de Extração Mineral como variável dependente.

Nas Tabelas 6, 7 e 8 a análise se concentrará nos resultados do modelo deEfeitos Fixos (FE), uma vez que os testes F e LM rejeitam a hipótese de quenão há variabilidade no termo de intercepto, ou seja, o modelo MQO não é omais adequado. Por outro lado, o teste de Hausman indica que deve-se rejeitar ahipótese nula de que o modelo de Efeitos Aleatórios apresenta estimadores maisconsistentes e eficientes. Tal resultado indica a existência de fatores não observáveisligados às especificidades estaduais como aspectos históricos, culturais e sociais, quenão variam no tempo e são correlacionados com as variáveis explicativas, fazendocom que as informações não sejam independentemente distribuídas. Em todos oscasos a análise se concentrará na significância e no sinal das variáveis, e menos namagnitude dos parâmetros estimados.

Na Tabela 6, verifica-se que Empréstimos, Financiamento Agrícola,Financiamento Agroindustrial e População são significantes a 5%. FinanciamentoImobiliário mostra-se significante a 10%. Maior volume de empréstimos,possivelmente por gerar maior demanda, leva a maior produção (e portantomaior emprego), e assim também a maior demanda por bens de capital. Elevada



aplicação em títulos (TVM), por sua vez, tem impacto negativo no empregodo setor, apesar de não significativa em nenhum dos testes. Já FinanciamentoImobiliário, por ter impacto negativo no emprego na produção de bens de consumo(conforme Tabela 8), pode ser considerado como também gerador de um impactonegativo na produção de bens de capital. Mesmo assim, a magnitude do parâmetrodessa variável é muito pequena, indicando baixa influência sobre o emprego nosetor de Bens de Capital. PLB, Financiamento para Pecuária e Lucro não sãosignificativos.

Tabela 6Determinantes da produção de Bens de Capital

MQO FE RE

Log.B.Capital Coef. p > |t| Coef. p > |t| Coef. p > |t|

Log. Emprest. 1,221933 0,000 0,2725472 0,013 0,4259412 0,000

Log. TVM 0,0309697 0,130 -0,0113100 0,243 -0,0084746 0,423

Log. Fin. Agric. 0,4735786 0,000 0,1757800 0,005 0,1725994 0,013

Log. Fin. Agroind. 0,0063262 0,887 -0,0343904 0,027 -0,0375678 0,021

Log. Fin. Imob. 0,0708276 0,326 -0,0634417 0,097 -0,0691578 0,041

Log. Fin. Indust. 0,4927142 0,004 -0,1008981 0,205 -0,0302318 0,706

Log. Fin. Pecuária -0,911473 0,000 0,0715728 0,248 0,0313051 0,605

Log. Lucro -0,191356 0,010 -0,0404564 0,160 -0,0450194 0,119

Log. População 0,1639898 0,367 2,8217550 0,000 1,6664310 0,000

Log. PLB 1,415964 0,000 1,1390076 0,290 0,2905683 0,003

Constante -19,20049 0,000 -40,6802900 0,000 -26,4730300 0,000

Número de obs: 207 207 207

R2 0,82 0,72 0,74

LM 358,66 Prob > X2 0,0000

Hauman 30,01 Prob > X2 0,0009

Teste F (10,172) 21,59 Prob > F 0,0000

Fonte: Elaboração própria a partir de dados do LEMTe e da RAIS.

É contraditório, contudo, ser o Financiamento Industrial não significativo ecom sinal invertido ao esperado. O que se observa na verdade é que essa contaé mais voltada para o emprego (produção) no setor de extração mineral (conformeTabela 9), como indicado nos resultados do teste com esse setor como variáveldependente. É também contraditório ter o Financiamento Agroindustrial sinalnegativo, o que é oposto ao esperado, enquanto o Financiamento Agrícola temsinal positivo.



Por tais resultados, porém, pode-se inferir que na verdade o impacto das variáveisfinanceiras sobre a produção de bens de capital é mais indireto que direto – parao financiamento de novos investimentos. Isso indica que provavelmente o setor debens de capital financia seus investimentos predominantemente por outra fonte definanciamento: capital próprio, recursos públicos (do BNDES ou outro), ou recursosexternos. Esse é um importante foco para estudos subseqüentes, que busquemaprofundar a compreensão da influencia da disponibilidade de financiamento paraa atividade de produção de bens de capital no Brasil. O presente trabalho identificaapenas sua fraca correlação com o financiamento bancário.

O tamanho da população tem sinal positivo, indicando que a variável influenciaa produção de bens de capital, provavelmente devido à centralidade dos estadosassociados à elevada concentração populacional (como Sudeste), e não diretamentedevido ao mercado consumidor.

Na Tabela 7, apenas Empréstimos, Financiamento para Pecuária e População sãosignificantes a 5%. Lucro agora se apresenta significativo a 10%. Os Empréstimostêm novamente sinal positivo. Financiamento para Pecuária tem sinal positivodevido ao fato de nesse setor ser incluída a produção de couros e peles. O Lucrotem sinal negativo, indicando que quanto maior o lucro bancário no estado, menora produção de bens intermediários, evidenciando que maior lucro bancário nãoé associado a tais atividades, o que provavelmente desestimula o financiamentodas mesmas. Maior população tem impacto positivo, provavelmente mais uma vezdevido à centralidade associada à concentração populacional dos estados onde háessa produção. As demais variáveis não foram significativas no modelo.

Na Tabela 8 Empréstimos e a PLB são significativas a 5%. FinanciamentoAgrícola, Financiamento Imobiliário e Financiamento para Pecuária sãosignificativas a 10%. Os Empréstimos são tem correlação positiva com a produçãode bens de consumo, indicando a grande influência dessa conta sobre a produçãodesse setor, como era de se esperar, dado que tal conta é voltada para credito decurto prazo, especialmente para consumo. Financiamento Agrícola e Financiamentopara Pecuária têm sinal positivo, dado que nesse setor está o setor alimentício ede bebidas. Por outro lado, o Financiamento Agroindustrial não é significativo.Já Financiamento Imobiliário tem sinal negativo, indicando que esse tipo definanciamento, por provavelmente comprometer grande parte da renda do tomador,tem impacto negativo em seu consumo.

Novamente o lucro tem sinal negativo, indicando que maior lucratividadebancaria tem impacto negativo sobre a produção de bens de consumo. Umaexplicação seria que esse maior lucro reduziria os gastos da população, impactandonegativamente na produção desse setor. A população nesse caso não é significante,demonstrando que a produção de bens de consumo não esta relacionada àconcentração populacional nem a fatores de centralidade, como era de se esperar,devido à demanda menos relacionada à renda elevada, e menos relacionada àsofisticação produtiva.

O interessante nesse teste é que a PLB apresenta sinal positivo, o que à primeiravista parece contraditório com o que indica a teoria. Menor preferência pela



Tabela 7Determinantes da produção de bens intermediários

MQO FE RE

Log.B.Intermediários Coef. p > |t| Coef. p > |t| Coef. p > |t|

Log. Emprest. 0,6179545 0,000 0,0972334 0,017 0,1946537 0,000

Log. TVM 0,0192448 0,015 0,0032825 0,499 0,0030502 0,453

Log. Fin. Agric. 0,2381298 0,000 -0,0505966 0,109 -0,0264621 0,332

Log. Fin. Agroind. -0,0107676 0,537 0,0044854 0,415 0,0015355 0,795

Log. Fin. Imob. 0,0255313 0,439 0,0106953 0,426 0,0015525 0,906

Log. Fin. Indust. 0,27386 0,000 0,0395562 0,175 0,0675304 0,016

Log. Fin. Pecuária -0,302787 0,000 0,0475310 0,035 0,0447643 0,035

Log. Lucro -0,1167459 0,003 -0,0168934 0,094 -0,0183119 0,098

Log. População 0,4781102 0,000 2,1602710 0,000 1,3281710 0,000

Log. PLB 0,6970318 0,000 0,0861908 0,102 0,1855864 0,000

Constante -12,72132 0,000 -25,8264200 0,000 -15,7581400 0,000


R2 0,93 0,88 0,9

LM 361,12 Prob > X2 0,0000

Hauman 9,77 Prob > X2 0,4612

Teste F (10,172) 66,48 Prob > F 0,0000


liquidez estaria associada a maior disposição dos agentes a comprometer sua rendacom ativos menos líquidos, o que estaria associado a maior investimento e maiordinamismo econômico. Uma possível explicação para o resultado encontrado é que,por indicar que os agentes retêm ativos mais líquidos – como moeda –, o aumentoda preferência pela liquidez poderia acabar levando a maior consumo. Ou seja, aretenção de ativos mais líquidos acaba fazendo com que os agentes gastem partedeles no consumo. Esse consumo por sua vez impactaria positivamente no empregona produção de Bens de Consumo.

No teste representado na Tabela 9, ao contrário dos anteriores, o teste deHausman aceita a hipótese nula de que o modelo de Efeitos Aleatórios (RE) seriao mais adequado, de forma que a análise dos dados da Tabela 9 se concentra nosnúmeros desse modelo, e não no de Efeitos Fixos (FE), como foram as análises dastabelas anteriores.

O fato de nesse modelo o teste de Hausman ter indicado como mais adequadoo modelo de Efeitos Aleatórios é um fato interessante, pois demonstra que com



Tabela 8Determinantes da produção de bens intermediários

MQO FE RE

Log.B.Consumo Coef. p > |t| Coef. p > |t| Coef. p > |t|

Log. Emprest. 0,8891883 0,000 0,2994269 0,000 0,3100811 0,000

Log. TVM -0,0433195 0,002 -0,0052804 0,215 -0,0051897 0,278

Log. Fin. Agric. 0,2661601 0,001 0,0544152 0,059 0,0734653 0,037

Log. Fin. Agroind. -0,0262952 0,306 0,0029602 0,580 0,0021673 0,751

Log. Fin. Imob. -0,0225091 0,574 -0,0282221 0,078 -0,0156941 0,272

Log. Fin. Indust. 0,394874 0,001 0,0239836 0,505 0,0328844 0,404

Log. Fin. Pecuária -0,1032216 0,165 0,0481996 0,057 0,0404204 0,118

Log. Lucro -0,2774901 0,000 -0,0211588 0,086 -0,0229129 0,078

Log. População -4,01E-08 0,010 2,63 E-09 0,905 4,19 E-08 0,005

Log. PLB 0,549877 0,001 0,2401384 0,000 0,2136360 0,000

Constante -11,9413 0,000 3,1861750 0,003 1,9402170 0,108


R2 0,81 0,77 0,7

LM 340,75 Prob > X2 0,0000

Hauman 17,89 Prob > X2 0,0364

Teste F (10,172) 35,88 Prob > F 0,0000


relação ao emprego nesse setor, as variáveis explicativas não são correlacionadascom especificidades de cada estado, sendo a variabilidade decorrente de um fatoraleatório, o qual pode ser atribuído tanto a estratégias de atuação da empresa, queprovavelmente são determinadas em âmbito nacional, como também à demandaexterna, dado que esse setor é fortemente ligado a atividades exportadoras.

Por fim, na Tabela 9 estão os resultados do teste para o setor de ExtraçãoMineral. Apenas as variáveis Financiamento Industrial e População são significantesa 5%, sendo o Financiamento Imobiliário significativo a 10%. O emprego do setor éinfluenciado positivamente pelo Financiamento Imobiliário, o que possivelmente sedeve ao fato do setor de construção civil necessitar de produtos relacionados a essesetor. Financiamento Industrial tem também sinal positivo, o que indica que essaconta na verdade é mais relacionada ao financiamento desse setor especificamente,dado que ela não foi significativa em nenhum dos outros testes. A populaçãotambém é fortemente significativa e com sinal positivo, o que na verdade sedeve ao elevado emprego nesse setor, dado o tamanho da produção nacional. As



Tabela 9Determinantes da produção de extração mineral

MQO FE RE

Log.Ext.Mineral Coef. p > |t| Coef. p > |t| Coef. p > |t|

Log. Emprest. 0,3263291 0,079 0,0643428 0,568 0,0809119 0,391

Log. TVM 0,005735 0,791 -0,0900410 0,247 -0,0089359 0,252

Log. Fin. Agric. 0,1250247 0,195 0,0449768 0,406 0,0449795 0,412

Log. Fin. Agroind. -0,0599719 0,168 0,0200022 0,117 0,0185859 0,189

Log. Fin. Imob. -0,0008126 0,989 0,0427746 0,072 0,0373212 0,099

Log. Fin. Indust. 0,2564362 0,136 0,1295917 0,043 0,1345557 0,038

Log. Fin. Pecuária -0,1035382 0,343 -0,0330310 0,554 -0,0335507 0,532

Log. Lucro -0,0579376 0,415 0,0108246 0,646 0,0104397 0,618

Log. População 0,5245348 0,010 1,1425380 0,052 0,9331420 0,000

Log. PLB 0,5539848 0,004 0,0738389 0,439 0,1062477 0,159

Constante -10,37923 0,000 -15,1448200 0,043 -12,2430700 0,000


R2 0,59 0,66 0,66

LM 581,96 Prob > X2 0,0000

Hauman 0,38 Prob > X2 1,0000

Teste F (10,172) 6,99 Prob > F 0,0000


demais variáveis são não significativas, demonstrando que as outras modalidades definanciamento não influenciam a produção na Extração Mineral nem diretamentenem indiretamente, através do aumento da demanda desses produtos pelo aumentoda produção em outro setor.

6. Considerações Finais

No presente trabalho buscou-se avançar no entendimento da relação entre sistemafinanceiro e desenvolvimento regional, especialmente no que tange o financiamentobancário do setor industrial brasileiro. Para alcançar esse objetivo primeiramentefoi traçado o referencial teórico que orienta o trabalho, e em seguida analisadasa evolução do SFB e da indústria brasileira. Foi ainda ressaltada a distribuiçãoregional dessas atividades, e analisados os dados mais recentes do empregoindustrial por setor, e das contas de empréstimos e financiamentos dos bancos.



Com relação à atividade produtiva, observou-se que o período recente é marcadopor uma retomada do crescimento industrial no Brasil, fundamentalmente ocorridaapós 1998, com o retorno da taxa cambial a um nível mais realista do ponto de vistada capacidade competitiva da indústria nacional, e ainda associada aos ganhos deprodutividade e sofisticação já ressaltados.

A retração anterior havia permitido uma relativa desconcentração espacial daindústria, com significativa perda de participação da região Sudeste no totalda produção nacional. Entretanto, o padrão geral da industrialização recenteindica uma retomada do processo de concentração industrial na região dopolígono ressaltado por Diniz e Crocco (1999), com consequente recuperaçãoda participação relativa anteriormente perdida pela região sudeste, mas não emfunção de uma intensificação do crescimento industrial nas grandes metrópoles,como a RMSP, mas principalmente provocada pela industrialização de cidadesde médio porte, localizadas no polígono. No que tange a esse último aspecto, talprocesso é claramente reforçado pela concentração espacial do crédito às atividadesprodutivas, conforme se constatou, que propicia à região do polígono vantagens comrelação à expansão de suas atividades, devido à maior disponibilidade de recursospara investimento nessa região.

No setor financeiro se observou no Brasil um movimento semelhante, com forteaumento da concentração, marcada tanto pela redução do número de bancosem atuação, como pela concentração espacial dessas atividades nas regiões Sule Sudeste.

Buscando confirmar a influência das variáveis financeiras sobre a atividadeindustrial no Brasil, foram então desenvolvidos alguns testes empíricos.Primeiramente, utilizando o método de Análise de Componentes Principais (ACP),buscou-se analisar empiricamente as relações existentes entre as estruturas regionaisde produção e emprego industrial, e a intermediação financeira – referentes aoano de 2006. Em seguida foi desenvolvido um modelo para dados em painel paradeterminar quais as variáveis financeiras influenciam no emprego de cada setorindustrial.

Através do ACP estabeleceu-se a correlação espacial entre sistema financeiroe atividade produtiva, já evidenciada pela distribuição regional das mesmas,conforme as figuras 2 e 3. Além disso, identificou-se também padrões diferentesde diversificação produtiva. Ainda, o índice de PLB confirma o referencial teóricoproposto ao longo do trabalho, segundo o qual em economias mais dinâmicas ecom menor incerteza observa-se menor preferência pela liquidez entre os agentes.Maior atividade produtiva e maior crédito seriam fruto de menor preferência pelaliquidez, como encontrado (Crocco et alii 2005; Romero e Jayme Jr. 2009b).

Com relação aos testes em painel, exceto para o setor de Extração Mineralo volume de Empréstimos apresentou sempre impacto positivo sobre o empregoindustrial, e assim também na produção. Tal resultado decorre do fato detal modalidade de crédito incentivar a demanda agregada, demonstrandoassim a importância da mesma no processo de crescimento. Outro fatointeressante constatado é o impacto negativo do Financiamento Imobiliário (quando



significante) sobre o emprego em todos os setores, exceto na Extração Mineral,que provavelmente se beneficia com o aquecimento do setor de construção civil.Isso provavelmente decorre do fato desse financiamento comprometer grande parteda renda do tomador de empréstimo, reduzindo seu consumo, e assim também ademanda agregada.

É também importante ressaltar que analisando a influência das variáveisfinanceiras sobre o setor de Bens de Capital verificou-se pouca correlação entre asmesmas. Poucas variáveis foram significativas, e especialmente os financiamentosAgroindustrial e Industrial não mostraram influência significativa e positiva noemprego no setor de Bens de Capital. Tal resultado indica a deficiência do setorbancário no financiamento da atividade produtiva, focando-se mais no crédito decurto prazo, como mostrou a análise das contas do crédito bancário.

Já nos resultados do teste do setor de Extração Mineral, chama a atençãoo fato do Financiamento Industrial ter sinal positivo e ser significante, o queindica que essa conta na verdade é mais relacionada ao financiamento desse setorespecificamente, dado que ela não foi significante em nenhum dos outros testes.

Por outro lado, o lucro bancário (quando significante) apresentou impactonegativo sobre o emprego em todos os setores analisados. Isso indica mais umavez que a atividade bancária se encontra pouco associada à atividade produtiva,posto que a lucratividade bancária não caminha junto com o crescimento industrial.Isso reflete o fato do maior lucro bancário não vir do financiamento da atividadeprodutiva, e sim do crédito de curto prazo, como argumentado por Nogueiraet alii (2008). É evidenciada assim a baixa funcionalidade do SBF quanto aofinanciamento produtivo, a qual é em grande medida criada pela permanência dataxa de juros em patamares muito elevados, o que desestimula o financiamentoprodutivo devido à elevada lucratividade dos títulos públicos (Carvalho 2005).

Ainda que haja muito a ser pesquisado a respeito da interação entre atividadefinanceira e produtiva, especialmente no que diz respeito à forma de motivaruma relação frutífera para ambas esferas, os resultados encontrados nesse trabalhoparecem ir de encontro ao objetivo inicial de trazer novos fatos para a análisedessa interação. Além disso, no decorrer do texto foram sendo identificados pontosrelevantes nos quais são necessárias novas e mais aprofundadas pesquisas. O quese espera é que a ampliação dessa agenda de pesquisa colabore para a elaboraçãode meios de utilizar a pujança do capital financeiro na redução das disparidadesregionais do Brasil.



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